人工智能技术在供水管网漏水探测中的应用 .pdfVIP

人工智能技术在供水管网漏水探测中的

应用

摘要：供水管网漏水探测是一个重要的任务，人工智能方法在数据采集和预

处理中发挥关键作用。传感器技术可以监测供水管网的参数，人工智能方法对采

集数据进行预处理，并利用机器学习算法进行分析建模。基于监督学习和非监督

学习的算法被广泛应用于漏水探测，而基于深度学习的方法通过卷积神经网络等

模型实现对漏水状态的准确检测。

关键词：人工智能；供水管网；水探测

一、引言

随着城市化进程的加快和水资源日益紧缺，供水管网漏水问题愈发凸显。而

人工智能技术的广泛应用为解决这一难题提供了新的可能性。利用人工智能算法

和深度学习模型，可以对供水管网数据进行分析和处理，实现漏水的准确检测和

预测。

二、供水管网漏水探测中的人工智能方法

（一）数据采集与预处理

供水管网漏水探测是一个重要的任务，人工智能方法可以在数据采集和预处

理阶段发挥关键作用。人工智能方法可以利用传感器技术对供水管网进行数据采

集。传感器可以监测供水管网的压力、流速、温度等参数，并将实时数据传输到

中央数据库或云平台。这些数据可以提供有关供水管网运行状态的详细信息。人

工智能方法可以对采集到的数据进行预处理。预处理的目标是去除噪声、填补缺

失值和异常值，并标准化数据以便后续分析。常用的预处理技术包括滤波、插值

和异常检测算法。例如，滤波技术可以平滑数据序列，去除因传感器误差引起的

尖峰和波动；插值技术可以根据已有数据推测缺失值，填补数据空缺；异常检测

算法可以识别并排除异常数据点，确保数据准确性。人工智能方法还可以利用机

器学习算法对预处理后的数据进行分析和建模。常用的机器学习算法包括支持向

量机（SVM）、决策树和神经网络等。这些算法可以通过学习已知的供水管网数

据，建立模型来预测未来的供水管网状态。例如，可以利用已知的正常运行数据

训练一个分类器，将正常工况和异常工况进行区分。当新的数据到达时，通过分

类器判断是否存在漏水等异常情况。人工智能方法还可以结合图像处理技术对供

水管网进行图像分析[1]。

（二）特征提取与选择

在供水管网漏水探测中，人工智能方法的下一步是进行特征提取与选择。这

个阶段目的是从原始数据中提取出关键特征，并选择最具判别性的特征用于后续

的漏水检测和分类任务。特征提取：特征提取旨在将原始数据转化为更具代表性

和可区分性的特征表示。对于供水管网漏水探测，常见的特征包括但不限于以下

几种：统计特征：例如平均值、方差、最大值、最小值等，可以反映数据的集中

趋势、变化范围和分布情况。频域特征：通过对数据进行傅里叶变换或小波变换，

提取频域特征，如频谱能量、频率峰值等，用于分析信号的频率成分。时域特征：

包括自相关系数、互相关系数、均方根等，用于描述数据的时域变化特性。谱特

征：通过对数据应用功率谱估计方法，提取谱特征，如主频、峰值频率等，可用

于分析信号的频率分布。特征选择：特征选择的目标是从提取到的特征中选择最

具有判别性的特征子集，以减少冗余信息和计算复杂度。特征选择方法可以根据

具体情况选择合适的策略，例如：相关性分析：通过计算特征与目标变量之间的

相关系数，选择与漏水状态相关性较高的特征。

三、基于机器学习的漏水探测方法

（一）监督学习算法

在基于机器学习的漏水探测方法中，监督学习算法被广泛应用。监督学习通

过训练模型使用标记好的数据来学习输入和输出之间的映射关系，从而实现漏水

的检测。支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）：SVM通过寻找一个最优

超平面将不同类别的样本分开。在漏水探测中，可以使用SVM构建分类器，将正

常状态和异常（漏水）状态进行区分。决策树（DecisionTree）：决策树是一

种基于树结构的分类算法，通过一系列的判定条件对输入数据进行分类。在漏水

探测中，决策树可以根据不同的特征属性进行判断，将供水管网的状态分类为正

常或漏水。随机森林（RandomForest）：随机森林是一种基于多个决策树构建

的集成学习算法。它通过随机选择特征和样本来构建多个决策树，并将它们的结

果进行综合。在漏水探测中，随机森林可以通过集成多棵决策树来提高分类的准

确性和鲁棒性。

（二）非监督学习算法

非监督学习算法是基于机器学习的漏水探测方法中的另一类重要算法。与监

督学习不同，非监督学习算法不需要标记好的数据，而是通过对数据进行聚类、

异常检测和降维等技术