1. 题目来源
管道泄漏是石油、天然气、供水等众多行业面临的严重问题，其造成的经济损失、环境污染和安全隐患不可估量。
传统的管道泄漏检测方法往往存在滞后性、准确率低、成本高等问题，难以满足现代化管道安全管理的需求。
近年来，随着人工智能技术的快速发展，神经网络作为其重要分支，在模式识别、预测预警等领域展现出巨大潜力。
2. 应完成的主要内容
本研究将在充分调研国内外管道泄漏预测研究现状的基础上，重点完成以下内容：1.深入分析管道泄漏的影响因素，构建科学合理的管道泄漏预测指标体系。
2.研究不同类型神经网络算法的原理和特点，选择适合管道泄漏预测的模型，并对模型结构和参数进行优化，以提高预测精度和效率。
3.收集整理管道运行状态、环境参数、材料特性等相关数据，建立完备的数据集，并对数据进行预处理，以满足模型训练和测试的要求。
3. 基本要求及完成的成果形式
1.掌握神经网络算法的基本原理和应用方法，熟悉常见的管道泄漏预测方法。
2.能够熟练运用Python等编程语言进行数据分析、模型构建和系统开发。
3.完成一篇符合中国本科学术论文格式要求的毕业论文，并进行答辩。
4. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
5. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 刘丽,陈丽萍,张健.基于改进遗传算法优化BP神经网络的管道泄漏预测[J].油气储运,2023,42(04):461-469.
[2] 刘凯,王栋,李瑞,王晓宇.基于CNN-GRU-Attention的城市供水管道泄漏预测[J].水资源与水工程学报,2023,34(02):221-228.
[3] 周栋,王佳,李瑞,王晓宇.基于CEEMDAN-PSO-BiLSTM的城市供水管道泄漏预测方法[J].给水排水,2023,49(04):157-165.
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