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基于时间与空间关联分析的城市供水管网水质异常检测方法研究

魏媛  
【摘要】:为保障城市居民的饮用水安全,建立一套对供水管网水质进行持续在线监控的预警系统意义重大。水质异常检测作为保障城市饮用水安全的核心环节,其目标在于对管网的水质波动情况进行实时检测以及准确判别,挖掘出管网系统中因污染物质所引起的水质污染事故,并及时进行预警,以控制事故的影响范围。随着检测技术的发展和分布式传感器网络的普及,水质监测指标逐渐呈现出多元化、空间化的特点,传统的异常检测及分析方法往往难以对多维数据间的关联属性进行深入挖掘。针对这一现状,本文通过引入不同维度下的相关性信息,提出了基于多指标、多站点监测信息之间时间关联与空间关联融合分析的水质异常检测算法,并借助实验和仿真数据对算法进行了验证。本文的主要工作以及创新点如下:(1)本文将滑动去趋势波动相关性分析(MDFA)的方法应用到水质监测指标的异常检测分析当中,以避免水质背景信息的趋势变化以及传感器监测信号的传输异常等因素的影响。现有的水质异常检测方法大多是基于各个指标时间序列的波动性分析来展开的,非常容易受到尖峰噪声及趋势波动等情形的干扰,造成最终检测结果的误判。而MDFA算法的运用能够对各指标的监测数据进行去趋势平滑处理,并对处理后序列的波动指数进行自相关分析,判断该监测指标在当前时刻的波动是否存在异常;随后利用D-S证据理论将各个指标的分析结果进行融合,从而得出多指标融合的水质异常概率。结合实验数据对方法可行性进行了验证,并讨论了不同时间窗口尺寸对于算法性能的影响。(2)在各参数去趋势波动自相关分析的基础之上,本文进一步利用最长公共子序列(LCSS)方法引入了多个参数之间的波动互相关分析。污染物注入水体后,往往会引起多个水质指标发生变化,且变化之间存在一定关联,利用最长公共子序列方法对多个指标两两之间的互相关信息进行度量,能够进一步提升对于污染物所引起异常波动的识别能力。与此同时,设计了一种自适应调整时间窗口尺寸的方法,以在算法的误报和漏报之间找到一个更优的权衡。(3)在单站点异常检测的基础之上,本文设计了一种基于空间关联分析的多站点异常检测方法。城市供水管网系统的空间分布跨度较大,而目前的水质异常检测大多仍停留在单站点分析层面。为了更好地挖掘污染随供水管路在网络中传播的情况,本文利用有向拓扑图以及贝叶斯网络对供水管网的结构信息进行刻画,利用上游站点的异常检测结果对下游站点进行先验假设,以提高水质异常检测的准确度。借助仿真软件及模拟实验数据对方法可行性进行了测试,验证了水质数据空间关联信息的引入对于检测性能提升很有帮助。总的来说,本文所提出的基于多指标、多站点时间与空间相关分析的水质异常检测方法,能够较好地实现利用多维水质数据检测出污染事件所引起的水质异常波动,并且空间相关性的引入使得异常检测算法在准确性方面有了较大的提升,为水质日常监控及预警系统提供了方法支持。


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