【摘 要】
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近年来,我国的城市化进程在不断加快,供水管网的规模也在不断发展和扩大,这给供水管网的运行和管理带来了许多挑战,如供水管网的漏损监测问题。目前供水管网存在着大量的漏损现象,这不仅给社会带来了巨大经济损失,也严重影响了城市居民的正常生活。如何有效地控制漏损,减少水资源的浪费,对提高供水管网管理水平有着重要意义。随着多源监测技术的发展,供水管网监测数据的质量和数量都有很大的提高,因此本文开展了基于数据驱
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近年来,我国的城市化进程在不断加快,供水管网的规模也在不断发展和扩大,这给供水管网的运行和管理带来了许多挑战,如供水管网的漏损监测问题。目前供水管网存在着大量的漏损现象,这不仅给社会带来了巨大经济损失,也严重影响了城市居民的正常生活。如何有效地控制漏损,减少水资源的浪费,对提高供水管网管理水平有着重要意义。随着多源监测技术的发展,供水管网监测数据的质量和数量都有很大的提高,因此本文开展了基于数据驱动的供水管网独立计量分区（District Metering Area,DMA）的漏损监测技术研究,具体工作如下:（1）对目前常用的城市供水管网漏损监测方法进行总结。本文通过文献查阅方式发现目前基于数据驱动的漏损监测方法仅通过压力或流量数据来对漏损事件进行监测,所以本文以多源数据融合技术为手段,结合管道物理性质以及流量、压力、沉降监测数据共同判断管网运行状态,实现管网的漏损监测。（2）以苏州某DMA分区管网数据为基础建立管网漏损监测算法模型。首先通过数据预处理和特征工程以及数据平衡工作,提高了数据样本集的质量和采样精度,然后基于处理好的数据建立了多种分类算法模型,发现随机森林算法模型具有更好的预测精度,但单一分类模型的预测精度不能满足工程实际需求。因此本文结合基于BP神经网络的回归模型结合随机森林算法的分类模型共同对供水管网漏损进行监测。（3）设计并实现了城市市政管网监测平台。本文对监测平台的需求进行了分析,并将漏损监测算法集成到了该平台中,实现了供水管网状态的实时监测和漏损事件报警以及各种平台业务功能,对于工程实际应用具有重大意义。
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