摘要
管道作为现代工业和城市基础设施的关键组成部分，其安全运行至关重要。
管道泄漏会导致巨大的经济损失、环境污染和安全事故。
因此，准确预测管道泄漏，对保障管道安全运行、降低损失、保护环境具有重要意义。
近年来，神经网络算法以其强大的非线性拟合能力和自学习能力，在管道泄漏预测领域展现出巨大潜力。
本文针对基于神经网络算法的管道泄漏预测研究进行综述，首先介绍了管道泄漏预测的研究背景和意义，并解释了神经网络、特征提取等相关概念；其次，概述了管道泄漏预测的研究现状，包括传统方法和基于神经网络的方法，并分析了不同方法的优缺点；接着，详细介绍了神经网络算法在管道泄漏预测中的应用，包括常见的神经网络模型、数据预处理方法、特征提取技术以及模型评估指标；然后，对现有研究成果进行了深入分析和比较，总结了不同神经网络模型在管道泄漏预测中的性能表现和适用范围；最后，展望了基于神经网络算法的管道泄漏预测研究的未来方向，并提出了相应的建议。
关键词：管道泄漏；神经网络；预测；特征提取；模型评估
管道泄漏预测是指利用管道及周边环境的历史数据和实时监测数据，结合专业知识和预测模型，对管道未来可能发生的泄漏进行预判，包括泄漏发生的可能性、时间、位置和规模等。
神经网络是一种模拟人脑神经元结构和功能的计算模型，由大量的人工神经元interconnected并按层次结构组织而成。
它可以通过学习数据中的模式，自动提取特征并进行预测。
特征提取是从原始数据中提取出对预测目标有用的信息，并将其转化为模型可以理解的输入形式。
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