【摘 要】
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我国的供水管网漏损问题相当严重,降低企业效益的同时也造成了稀缺水资源的极大浪费,控制漏损的关键是漏损识别。传统的用户报告或定期巡检方法较为被动;基于独立计量分区(DMA)的夜间最小流量法(MNF)则存在一定的滞后性,也无法发现日间非法用水等情况。因此,本课题以G市H片区的已有DMA为研究对象,探讨了DMA时流量的预测方法及其在漏损识别方面的应用。主要研究内容如下:(1)历史时流量序列插值去噪。提出
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我国的供水管网漏损问题相当严重,降低企业效益的同时也造成了稀缺水资源的极大浪费,控制漏损的关键是漏损识别。传统的用户报告或定期巡检方法较为被动;基于独立计量分区（DMA）的夜间最小流量法（MNF）则存在一定的滞后性,也无法发现日间非法用水等情况。因此,本课题以G市H片区的已有DMA为研究对象,探讨了DMA时流量的预测方法及其在漏损识别方面的应用。主要研究内容如下:（1）历史时流量序列插值去噪。提出了一种交互式的、方便快捷的时流量离群点标记方法;选择具有极强非线性关系解释能力的SSA算法对时流量作迭代插值,并参考区间四分法提升了插值参数Lopt的寻优效率;讨论了待插值序列长度与插值结果的关系,建议序列长度为3个月。（2）DMA时流量预测模型构造。预测模型基于久经验证的ε-SVR算法;讨论了输入特征特别是历史时用水量特征的优选方法,基于互信息排序和交叉分组验证的组合式方法输出了最优特征集;网格搜索法的结果显示带惩罚因子C的线性核函数更适合流量预测;最后讨论了训练集规模对模型精度的影响,建议训练集规模为3个月。（3）DMA异常报警模型构造。首次提出结合时流量相关信息和iForest算法快速识别异常情况的方法;分别构造了基于一维训练集（预测残差）和二维训练集（当前小时和监测时流量）的iForest模型,验证结果显示其各有缺点;为了满足决策需求,需要保证训练集有足够比例的异常样本并同时运用一维和二维模型;同时iForest模型对历史时用水量特征的修正结果可以提升ε-SVR模型的鲁棒性。
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