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文檔簡介
1、為保障城市居民的飲用水安全,建立一套對(duì)供水管網(wǎng)水質(zhì)進(jìn)行持續(xù)在線監(jiān)控的預(yù)警系統(tǒng)意義重大。水質(zhì)異常檢測作為保障城市飲用水安全的核心環(huán)節(jié),其目標(biāo)在于對(duì)管網(wǎng)的水質(zhì)波動(dòng)情況進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測以及準(zhǔn)確判別,挖掘出管網(wǎng)系統(tǒng)中因污染物質(zhì)所引起的水質(zhì)污染事故,并及時(shí)進(jìn)行預(yù)警,以控制事故的影響范圍。
隨著檢測技術(shù)的發(fā)展和分布式傳感器網(wǎng)絡(luò)的普及,水質(zhì)監(jiān)測指標(biāo)逐漸呈現(xiàn)出多元化、空間化的特點(diǎn),傳統(tǒng)的異常檢測及分析方法往往難以對(duì)多維數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)屬性進(jìn)行深入挖掘
2、。針對(duì)這一現(xiàn)狀,本文通過引入不同維度下的相關(guān)性信息,提出了基于多指標(biāo)、多站點(diǎn)監(jiān)測信息之間時(shí)間關(guān)聯(lián)與空間關(guān)聯(lián)融合分析的水質(zhì)異常檢測算法,并借助實(shí)驗(yàn)和仿真數(shù)據(jù)對(duì)算法進(jìn)行了驗(yàn)證。
本文的主要工作以及創(chuàng)新點(diǎn)如下:
(1)本文將滑動(dòng)去趨勢波動(dòng)相關(guān)性分析(MDFA)的方法應(yīng)用到水質(zhì)監(jiān)測指標(biāo)的異常檢測分析當(dāng)中,以避免水質(zhì)背景信息的趨勢變化以及傳感器監(jiān)測信號(hào)的傳輸異常等因素的影響?,F(xiàn)有的水質(zhì)異常檢測方法大多是基于各個(gè)指標(biāo)時(shí)間序列的波
3、動(dòng)性分析來展開的,非常容易受到尖峰噪聲及趨勢波動(dòng)等情形的干擾,造成最終檢測結(jié)果的誤判。而MDFA算法的運(yùn)用能夠?qū)Ω髦笜?biāo)的監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行去趨勢平滑處理,并對(duì)處理后序列的波動(dòng)指數(shù)進(jìn)行自相關(guān)分析,判斷該監(jiān)測指標(biāo)在當(dāng)前時(shí)刻的波動(dòng)是否存在異常;隨后利用D-S證據(jù)理論將各個(gè)指標(biāo)的分析結(jié)果進(jìn)行融合,從而得出多指標(biāo)融合的水質(zhì)異常概率。結(jié)合實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)方法可行性進(jìn)行了驗(yàn)證,并討論了不同時(shí)間窗口尺寸對(duì)于算法性能的影響。
(2)在各參數(shù)去趨勢波動(dòng)自相關(guān)
4、分析的基礎(chǔ)之上,本文進(jìn)一步利用最長公共子序列(LCSS)方法引入了多個(gè)參數(shù)之間的波動(dòng)互相關(guān)分析。污染物注入水體后,往往會(huì)引起多個(gè)水質(zhì)指標(biāo)發(fā)生變化,且變化之間存在一定關(guān)聯(lián),利用最長公共子序列方法對(duì)多個(gè)指標(biāo)兩兩之間的互相關(guān)信息進(jìn)行度量,能夠進(jìn)一步提升對(duì)于污染物所引起異常波動(dòng)的識(shí)別能力。與此同時(shí),設(shè)計(jì)了一種自適應(yīng)調(diào)整時(shí)間窗口尺寸的方法,以在算法的誤報(bào)和漏報(bào)之間找到一個(gè)更優(yōu)的權(quán)衡。
(3)在單站點(diǎn)異常檢測的基礎(chǔ)之上,本文設(shè)計(jì)了一種基于
5、空間關(guān)聯(lián)分析的多站點(diǎn)異常檢測方法。城市供水管網(wǎng)系統(tǒng)的空間分布跨度較大,而目前的水質(zhì)異常檢測大多仍停留在單站點(diǎn)分析層面。為了更好地挖掘污染隨供水管路在網(wǎng)絡(luò)中傳播的情況,本文利用有向拓?fù)鋱D以及貝葉斯網(wǎng)絡(luò)對(duì)供水管網(wǎng)的結(jié)構(gòu)信息進(jìn)行刻畫,利用上游站點(diǎn)的異常檢測結(jié)果對(duì)下游站點(diǎn)進(jìn)行先驗(yàn)假設(shè),以提高水質(zhì)異常檢測的準(zhǔn)確度。借助仿真軟件及模擬實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)方法可行性進(jìn)行了測試,驗(yàn)證了水質(zhì)數(shù)據(jù)空間關(guān)聯(lián)信息的引入對(duì)于檢測性能提升很有幫助。
總的來說,本文
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