基于LSSVM交互预测的供水管网爆管检测

摘要：

随着我国越来越多的供水管网安装SCADA系统,基于数据预测的爆管检测方法越来越受到重视.传统基于数据预测的方法大多根据单点流量、压力的历史监测数据预测当前时刻监测值,当预测值与监测值的差值超过阈值时判定为爆管.然而,实践经验表明,监测数据的丢失与错误会严重影响单点预测结果,进而引起频繁误报与漏报.考虑到实际用水及监测数据的空间关联性(例如水压监测点布置距离越近其监测数据相关性越大),开展了基于最小二乘支持向量机(LSSVM)交互预测的供水管网爆管检测研究.对管网中不同位置监测数据构建多输入单输出LSSVM交互预测模型,选取1倍标准差为阈值进行爆管检测,并与传统的卡尔曼滤波爆管检测结果相对比.结果表明,LSSVM交互预测模型能降低数据丢失、数据错误对预测结果的影响,且对较小的爆管响应更加灵敏,进而有效地提高了基于数据预测的爆管检测性能.

关键词：供水管网、爆管、最小二乘支持向量机(LSSVM)、交互预测

所属期刊栏目：38

分类号：TU991(地下建筑)

资助基金：云南省重点领域科技计划项目202003AC100001

在线出版日期：2022-06-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：58-63