基于關(guān)聯(lián)站點(diǎn)融合的供水管網(wǎng)水質(zhì)異常檢測(cè)方法研究.pdf

1、近年來，城市供水管網(wǎng)突發(fā)水質(zhì)事故時(shí)有發(fā)生，利用水質(zhì)異常檢測(cè)技術(shù)快速、準(zhǔn)確地檢測(cè)出管網(wǎng)中的水質(zhì)異常事件，對(duì)保障居民飲用水安全具有重要意義。傳統(tǒng)的水質(zhì)異常檢測(cè)方法往往只考慮單一水質(zhì)監(jiān)測(cè)站點(diǎn)的時(shí)間維度信息，而忽略了城市供水管網(wǎng)中的空間維度信息，導(dǎo)致檢測(cè)誤報(bào)率高，檢出率低。針對(duì)這一問題，本文研究并提出了一種融合關(guān)聯(lián)站點(diǎn)時(shí)間和空間信息的水質(zhì)異常事件檢測(cè)方法。
　　本文的主要工作與創(chuàng)新點(diǎn)如下:
　　(1)考慮到單站點(diǎn)水質(zhì)信息不完備，導(dǎo)致

2、異常檢測(cè)檢出率較低，論文研究了上下游站點(diǎn)水質(zhì)信息之間的空間關(guān)聯(lián)關(guān)系，利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)建立該站點(diǎn)與其上游站點(diǎn)之間正常時(shí)刻的水質(zhì)空間關(guān)聯(lián)模型，引入空間維度信息以分析該站點(diǎn)水質(zhì)異常，并通過邏輯回歸模型將時(shí)間維度和空間維度的異常概率融合以提高檢出率。
　　(2)根據(jù)污染事件引起的水質(zhì)異常在站點(diǎn)間的傳遞性，論文引入動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整算法對(duì)上下游站點(diǎn)水質(zhì)時(shí)間序列進(jìn)行相關(guān)性分析，與時(shí)空關(guān)聯(lián)模型融合，以降低儀器噪聲及異?；蛩|(zhì)背景波動(dòng)造成的誤報(bào)，并在此基