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基于数据驱动的城市可持续性综合下水道系统建模：实证评估
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究使用多状态退化模型和深度强化学习来管理废水管道资产。结果表明，该模型能够有效生成智能且节省成本的维护策略。未来的研究将改进并扩展到综合基础设施管理。
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关键要点
- 有效管理大规模基础设施系统需要复杂的战略预测和干预方法。
- 研究针对污水管道资产中的两个挑战：建立管道退化模型和开发维护政策。
- 采用多状态退化模型 (MSDM) 表示污水管道的随机退化过程。
- 使用深度强化学习 (DRL) 制定维护策略。
- 荷兰污水网络的案例研究证明了该方法的有效性。
- 模型在生成智能、节省成本的维护策略方面优于启发式方法。
- 根据管道年龄调整管理策略：较新管道采取被动策略，较旧管道采取主动策略。
- 研究凸显深度强化学习在优化维护政策方面的潜力。
- 未来研究将改进模型，探索部分可观测性和各种强化学习算法，并扩展至综合基础设施管理。
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