摘要：城市供水系統(tǒng)是城市基礎(chǔ)設(shè)施的重要組成部分，保障供水系統(tǒng)的正常運(yùn)行對(duì)于提高城市生活質(zhì)量和促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展至關(guān)重要。本文總結(jié)了實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析技術(shù)在供水系統(tǒng)漏損管理中的應(yīng)用，詳細(xì)探討了流量、壓力、水質(zhì)及地理信息數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與采集方法。采集的數(shù)據(jù)通過(guò)回歸分析、灰色預(yù)測(cè)模型及多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行漏損預(yù)測(cè)，并通過(guò)物理硬件檢測(cè)法和基于模擬計(jì)算的方法進(jìn)行漏損定位，展示了貝葉斯理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法及支持向量機(jī)在漏損識(shí)別中取得的研究成果。最后，探討了在數(shù)據(jù)和模型兩方面所面臨的挑戰(zhàn)，并提出了相應(yīng)的改進(jìn)建議，為未來(lái)城市供水管網(wǎng)漏損治理提供了科學(xué)依據(jù)與實(shí)踐指導(dǎo)。

關(guān)鍵詞：供水系統(tǒng)；實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析；漏損預(yù)測(cè)；漏損定位；機(jī)器學(xué)習(xí)方法

中圖分類號(hào)：TK284.7" "文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A" "文章編號(hào)：２０９６-2118（2024）04-0077-06

Data Flow is Used to Analyze the Leakage Control Technology of Secondary Water Supply Network

YUE Wen1，WANG Jian2*，WANG Kaixuan1，LIU Zisheng1，YAN Shuojie1，PENG Yaxuan3

（1：Civil Engineering Department，North China Institute of Aerospace Engineering，Langfang Hebei〓065000，China；2：Langfang Qingquan Water Supply Co.，Ltd.，Langfang Hebei 065000，China；3：Hebei University of Technology，Tianjin 300400，China）

Abstract：Urban water supply system is an important part of urban infrastructure，ensuring the normal operation of water supply system is very important to improve the quality of urban life and promate the economic development．This paper summarized the application of real-time data analysis technology in water supply system leakage management，and it discussed in detail the real-time monitoring and data collection methods for flow，pressure，water quality，and geographic information.The collected data is used for leakage prediction through regression analysis，grey prediction models，and various machine learning algorithms，and leakage location is identified using physical hardware detection methods and simulation-based approaches，showcasing research achievements in Bayesian theory，neural network algorithms，and support vector machines for leakage identification.Finally，the paper addressed challenges related to data and models and proposed corresponding improvements，providing scientific basis and practical guidance for future urban water supply network leakage management.

Keywords：water supply system；real-time data analysis；leakage prediction；leakage localization；machine learning method

0 引言

在城市供水系統(tǒng)中，管網(wǎng)漏損存在多種負(fù)面影響，如供水成本上升、供水安全性降低、能源及水資源消耗增加等[1]。隨著城市化進(jìn)程的加快和用水需求的不斷增加，如何有效控制和降低供水系統(tǒng)中的漏損率，成為供水企業(yè)面臨的重要挑戰(zhàn)。

實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析技術(shù)通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、數(shù)據(jù)采集和智能分析，為供水系統(tǒng)的漏損管理提供了新的思路和方法。目前，我國(guó)供水企業(yè)普遍采用人工進(jìn)行漏損控制，該方法存在著響應(yīng)慢、效率低、質(zhì)量差等缺點(diǎn)[2]。而實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析技術(shù)能夠?qū)崟r(shí)獲取管網(wǎng)中的流量、壓力、水質(zhì)等關(guān)鍵參數(shù)[3]，結(jié)合大數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常點(diǎn)，定位漏損位置，并評(píng)估漏損量，為供水企業(yè)提供科學(xué)的決策依據(jù)。

1 小區(qū)二次管網(wǎng)的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)采集是數(shù)據(jù)流分析的基礎(chǔ)，通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)、各種傳感器和監(jiān)測(cè)設(shè)備，實(shí)時(shí)監(jiān)控采集供水系統(tǒng)中的流量、壓力、水質(zhì)等數(shù)據(jù)[4]。數(shù)據(jù)采集的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性直接影響數(shù)據(jù)流分析的效果，決定了后續(xù)數(shù)據(jù)挖掘分析和水務(wù)企業(yè)智慧化管理的質(zhì)量[5]。

1.1 流量數(shù)據(jù)

流量數(shù)據(jù)是指單位時(shí)間內(nèi)通過(guò)管道的水量，通常通過(guò)安裝在管道上的流量計(jì)進(jìn)行測(cè)量，常用的流量測(cè)量設(shè)備包括機(jī)械式水表、超聲波流量計(jì)和電磁流量計(jì)等，這些設(shè)備能夠?qū)崟r(shí)記錄水流的速度和流量，為供水量的計(jì)算和分析提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。流量數(shù)據(jù)能夠直觀地反映供水系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)，展示某個(gè)時(shí)間段內(nèi)用水的高峰和低谷。通過(guò)對(duì)流量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以總結(jié)出小區(qū)的用水規(guī)律，從而減少確定漏損位置所耗時(shí)間[6]。

1.2 壓力數(shù)據(jù)

壓力數(shù)據(jù)是指管道內(nèi)水的壓力值，通過(guò)安裝在管道不同位置的壓力傳感器進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，常用的壓力測(cè)量設(shè)備包括機(jī)械式壓力表和電子式壓力傳感器。壓力數(shù)據(jù)反映了管網(wǎng)的運(yùn)行狀態(tài)，當(dāng)水壓過(guò)低時(shí)，用戶端會(huì)出現(xiàn)水流不暢等現(xiàn)象；當(dāng)水壓過(guò)高時(shí)，用戶端會(huì)出現(xiàn)水流過(guò)快等現(xiàn)象[2]。通過(guò)對(duì)壓力數(shù)據(jù)的分析，可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)和處理供水壓力異常問(wèn)題，確保供水的穩(wěn)定性和安全性。

1.3 水質(zhì)數(shù)據(jù)

水質(zhì)數(shù)據(jù)包括水的物理、化學(xué)和生物學(xué)指標(biāo)，如渾濁度、pH值、余氯含量、細(xì)菌總數(shù)等。由于不同城市供水量、管網(wǎng)特性的不同，因此供水量引起的水質(zhì)數(shù)據(jù)變化程度很難統(tǒng)一[7]。故需對(duì)水質(zhì)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，及時(shí)發(fā)現(xiàn)水質(zhì)異常，從而采取相應(yīng)的處理措施。二次供水系統(tǒng)的水質(zhì)數(shù)據(jù)反映了供水的質(zhì)量情況和衛(wèi)生安全性，直接關(guān)系到用戶的健康[8]。

1.4 管網(wǎng)地理信息數(shù)據(jù)

管網(wǎng)地理信息數(shù)據(jù)是指小區(qū)供水管網(wǎng)的地理位置、管道走向、管徑、材質(zhì)等信息，通常通過(guò)測(cè)繪和數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的收集。地理信息數(shù)據(jù)反映了管網(wǎng)的空間分布和結(jié)構(gòu)，通過(guò)地理信息系統(tǒng)（GIS）進(jìn)行管理和展示。對(duì)地理信息數(shù)據(jù)進(jìn)行分析有助于全面了解管網(wǎng)布局，從而進(jìn)行管網(wǎng)優(yōu)化設(shè)計(jì)和管理，快速定位故障點(diǎn)，提高管網(wǎng)維護(hù)和搶修的效率。

2 漏損預(yù)測(cè)與定位模型

在城市建設(shè)中，供水設(shè)施是最基礎(chǔ)的設(shè)施之一，對(duì)確保城市經(jīng)濟(jì)的快速穩(wěn)定發(fā)展和提升居民生活水平具有至關(guān)重要的作用。對(duì)供水管網(wǎng)進(jìn)行漏損預(yù)測(cè)與定位不僅可以保護(hù)寶貴的水資源、提高經(jīng)濟(jì)效益和能源效率、減少維護(hù)成本，還能改善供水服務(wù)質(zhì)量、延長(zhǎng)設(shè)備壽命。

2.1 漏損預(yù)測(cè)模型

根據(jù)數(shù)據(jù)特征、預(yù)測(cè)精度、模型的復(fù)雜度和計(jì)算需求以及適用范圍，對(duì)漏損預(yù)測(cè)模型進(jìn)行如下分類總結(jié)。

2.1.1 回歸分析

回歸分析是一種統(tǒng)計(jì)方法，用于探索因變量（待預(yù)測(cè)或解釋的變量）與一個(gè)或多個(gè)自變量（解釋變量）之間的關(guān)系。在城市供水管網(wǎng)漏損中，回歸分析可以通過(guò)收集和處理相關(guān)數(shù)據(jù)（如歷史漏損、水壓、管道材質(zhì)、環(huán)境條件等），建立數(shù)學(xué)模型，量化和分析這些因素對(duì)漏損的影響，進(jìn)而可以預(yù)測(cè)未來(lái)可能的漏損情況，幫助提前預(yù)警并采取維護(hù)措施，以減少實(shí)際漏損事件并提高供水系統(tǒng)的效率[9]。王麗娟等[10]通過(guò)收集實(shí)際供水管網(wǎng)漏損數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，結(jié)合季節(jié)性周期特點(diǎn)，建立了基于差分自回歸移動(dòng)平均模型的管網(wǎng)漏損預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)平均相對(duì)誤差＜15％，滿足工程需要。

多級(jí)回歸分析可以將漏損問(wèn)題與供水系統(tǒng)的特征參數(shù)聯(lián)系起來(lái)，還可以將其他因素納入考慮范疇，如地理位置、年份、降雨量等，從而更全面地了解影響漏損的各種因素，并為管網(wǎng)漏損評(píng)估提供更準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)模型[11]。張宏偉等[12]收集分析實(shí)際供水管網(wǎng)漏損數(shù)據(jù)后，根據(jù)漏損的頻率，采用多元線性回歸方法和灰色預(yù)測(cè)方法，建立了城市供水管網(wǎng)漏損時(shí)間預(yù)測(cè)模型。驗(yàn)證結(jié)果顯示，兩種方法的平均相對(duì)誤差分別為21%和5.48%，能夠滿足城市供水管網(wǎng)漏損宏觀管理的需要，提升管網(wǎng)維護(hù)和漏損防控的效能。

2.1.2 灰色預(yù)測(cè)模型

灰色預(yù)測(cè)模型是一種用于數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)的方法，灰色系統(tǒng)指的是同時(shí)含有已知信息和未知信息的系統(tǒng)[13]?；疑到y(tǒng)模型在預(yù)測(cè)管網(wǎng)漏損方面，既結(jié)合了多年的經(jīng)驗(yàn)所帶來(lái)的確定性，也考慮了各種外部因素影響的不確定性[14]。

傅玉芬[15]通過(guò)灰色序列方法對(duì)供水管網(wǎng)漏損數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)擬合，并建立漏損預(yù)測(cè)模型。包涵等[16]基于特定時(shí)間段的漏損率原始數(shù)據(jù)，分別建立傳統(tǒng)灰色模型、無(wú)偏灰色模型等維灰色模型和改進(jìn)等維灰色模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，經(jīng)對(duì)比，等維灰色模型的殘差數(shù)列均值最?。?.21），精度等級(jí)最高（1級(jí)），能夠更高效地反映系統(tǒng)變化，并提高預(yù)測(cè)精度。

2.1.3 機(jī)器學(xué)習(xí)算法

1） 最小二乘支持向量機(jī)算法的預(yù)測(cè)模型

最小二乘支持向量機(jī)（Least Squares Support Vector Machine，簡(jiǎn)稱LSSVM）是一種基于支持向量機(jī)（SVM）的改進(jìn)算法。它通過(guò)將傳統(tǒng)SVM的二次規(guī)劃問(wèn)題轉(zhuǎn)化為線性方程組來(lái)簡(jiǎn)化計(jì)算步驟，從而提升算法的效率。王彤等[17]將監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)用于粒子群優(yōu)化（Particle Swarm Optimization，簡(jiǎn)稱PSO）尋優(yōu)最小二乘支持向量機(jī)（LSSVM）算法的預(yù)測(cè)模型，PSO是一種基于群體智能的優(yōu)化算法，PSO算法通過(guò)在搜索空間中移動(dòng)一群稱為粒子的個(gè)體來(lái)尋找最優(yōu)解，如圖1所示。對(duì)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練和評(píng)估，其平均預(yù)測(cè)誤差百分比為0.07%，預(yù)測(cè)精度準(zhǔn)確，穩(wěn)定性高。陳磊等[18]運(yùn)用自適應(yīng)遺傳算法（AGA）優(yōu)化LSSVM的參數(shù)，構(gòu)建了AGA-LSSVM的初次給水管漏損時(shí)間預(yù)測(cè)模型。這種方法平均僅需433秒即可找到最優(yōu)解，大幅提升了建模效率，平均絕對(duì)相對(duì)誤差低至3.31%，展現(xiàn)了優(yōu)異的預(yù)測(cè)能力。

2） 基于FFB-LSTM的供水計(jì)量區(qū)短時(shí)水量預(yù)測(cè)方法

長(zhǎng)短時(shí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Long Short-Term Memory，簡(jiǎn)稱LSTM）是一種遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）的特殊變體，旨在解決傳統(tǒng)RNN在處理長(zhǎng)時(shí)間依賴問(wèn)題時(shí)表現(xiàn)不佳的問(wèn)題。王曉婷等[19]提出了一種基于多維度水量融合提升信息利用率的學(xué)術(shù)思想，并采用LSTM作為實(shí)現(xiàn)手段，提出了融合多維度水量數(shù)據(jù)的LSTM預(yù)測(cè)算法（FFB-ISTM），經(jīng)過(guò)與傳統(tǒng)全連接人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和LSTM進(jìn)行對(duì)比，得出FFB-ISTM擁有最低的平均絕對(duì)百分比誤差（4.71%），能夠高精度地預(yù)測(cè)計(jì)量區(qū)超短時(shí)需水量。

在選擇漏損預(yù)測(cè)模型時(shí)，需要綜合考慮數(shù)據(jù)量、數(shù)據(jù)特征、預(yù)測(cè)精度、模型復(fù)雜度和計(jì)算需求等多方面因素。表1對(duì)上述四種漏損預(yù)測(cè)模型的適用情況、優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)進(jìn)行了總結(jié)。

2.2 漏損定位模型

供水管網(wǎng)漏損定位的研究包括物理硬件檢測(cè)法（檢測(cè)設(shè)備和技術(shù)的更新與改進(jìn)）和基于模擬計(jì)算的供水管網(wǎng)漏損定位[20]。

2.2.1 物理硬件檢測(cè)法

物理硬件檢測(cè)法是通過(guò)使用專門設(shè)計(jì)的物理設(shè)備，如聲波、超聲波、激光、光纖傳感器等，直接探測(cè)和分析管道中的流動(dòng)異常、振動(dòng)或物質(zhì)泄漏來(lái)識(shí)別和定位管網(wǎng)漏損的一種技術(shù)方法。主要包括聽(tīng)音檢測(cè)法、相關(guān)檢漏法、探地雷達(dá)法、示蹤檢漏法、負(fù)壓檢漏法和紅外檢漏法，其原理及優(yōu)缺點(diǎn)見(jiàn)表2。

2.2.2 基于模擬計(jì)算的供水管網(wǎng)漏損定位

為了降低漏損水平，減少漏損水量，需采取有效的控制措施。近年來(lái)，國(guó)內(nèi)外研究人員基于模型算法建立了漏損模型。這些模型利用管網(wǎng)中大量的壓力、流量等監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，通過(guò)數(shù)學(xué)模型和計(jì)算機(jī)算法等軟件來(lái)識(shí)別漏點(diǎn)，從而指導(dǎo)實(shí)際的檢漏工作。

1） 貝葉斯理論

貝葉斯理論是一種統(tǒng)計(jì)方法，通過(guò)先驗(yàn)概率（已有的知識(shí)）和似然函數(shù)（新數(shù)據(jù)的觀測(cè)）來(lái)更新和計(jì)算事件發(fā)生的概率。李霞[26]在泄漏定位機(jī)理模型中引入了貝葉斯理論，而周澤淵等[27]將貝葉斯理論與遺傳算法結(jié)合進(jìn)行漏損定位，提出該方法具有探測(cè)速度快、定位結(jié)果準(zhǔn)確的優(yōu)點(diǎn)。王彤等[28]基于圖論法建模理論得出插值估計(jì)管網(wǎng)節(jié)點(diǎn)壓力，通過(guò)分析各節(jié)點(diǎn)壓力監(jiān)測(cè)值和漏損發(fā)生后實(shí)測(cè)值的殘差估計(jì)漏損位置，并借助貝葉斯理論對(duì)定位結(jié)果進(jìn)行時(shí)序推理，將一定時(shí)段內(nèi)概率最大的節(jié)點(diǎn)視為發(fā)生漏損的位置，如圖2所示。經(jīng)檢測(cè)，該方法能有效縮小供水系統(tǒng)故障區(qū)域的搜尋范圍，所有泄漏位置的定位偏差都≤300 m，其中部分≤70 m。

2） 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

BP（Back Propagation）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，信號(hào)向前傳遞，誤差反向傳遞。其可分為輸入、隱含和輸出三個(gè)層次，輸入層接收外部輸入值，輸出層輸出BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)值，各層之間由不同權(quán)值連接。王珞樺等[29]通過(guò)對(duì)給水管網(wǎng)流量和壓力進(jìn)行在線監(jiān)測(cè)，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)漏損點(diǎn)位置，預(yù)測(cè)得出的160組定位結(jié)果與理論定位結(jié)果的誤差基本＜0.1，可實(shí)現(xiàn)較為準(zhǔn)確的損點(diǎn)定位。而鄭嘉龍等[30]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)DMA漏損定位進(jìn)行研究，在極簡(jiǎn)傳感器配置條件下，誤差基本＜0.2，誤差百分比基本＜0.05，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)DMA供水管網(wǎng)漏損定位預(yù)測(cè)有比較好的效果。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具備自動(dòng)提取特征的能力，大幅提升了圖片識(shí)別的準(zhǔn)確率[31]。趙林碩等[32]基于地面振動(dòng)信號(hào)和時(shí)頻卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)了漏損信號(hào)自動(dòng)識(shí)別模型，將包含漏損特征的時(shí)頻圖像輸入到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并對(duì)網(wǎng)絡(luò)超參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，最終模型在測(cè)試集的平均準(zhǔn)確率為97.3%，而對(duì)于難以辨別的漏損點(diǎn)平均識(shí)別率仍維持在91.0%的高水平，具有準(zhǔn)確的漏損定位能力。張鵬等[33]通過(guò)多任務(wù)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)合無(wú)線多探頭漏損定位儀，能夠探測(cè)地面上泄漏并且定位漏點(diǎn)位置。在實(shí)際應(yīng)用中，該模型的識(shí)別準(zhǔn)確率高達(dá)98.63%，平均定位誤差僅為0.2 m，效果顯著。

3） 支持向量機(jī)

支持向量機(jī)（SVM）是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)模型，通過(guò)構(gòu)建一個(gè)高維特征空間中的最優(yōu)超平面，最大化分類邊界的間隔，從而有效地將數(shù)據(jù)點(diǎn)分類到不同的類別中。MAMO等[34]提出了一種基于多分類支持向量機(jī)的漏損檢測(cè)與分類方法?；诂F(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)的流量和壓力，對(duì)DMA的運(yùn)行工況進(jìn)行了識(shí)別。王力等[35]建立了基于向量機(jī)方法的漏損辨識(shí)模型，并采用粒子算法對(duì)向量機(jī)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)漏損點(diǎn)的定位，實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，該方法的定位誤差僅為2.9%，達(dá)到了供水管網(wǎng)監(jiān)測(cè)的高標(biāo)準(zhǔn)要求，為管網(wǎng)維護(hù)提供了可靠的技術(shù)支持。

支持向量回歸（SVR）是支持向量機(jī)（SVM）的一個(gè)分支，楊輝斌等[36]以某村為例，在區(qū)域管網(wǎng)分區(qū)計(jì)量的基礎(chǔ)上，采用遺傳算法（GA）優(yōu)化支持向量回歸（SVR）模型（見(jiàn)圖3），建立基于GA-SVR的水量預(yù)測(cè)模型，分析模型預(yù)測(cè)水量與實(shí)際水量之間的差異性，識(shí)別區(qū)域管網(wǎng)異常漏損情況，構(gòu)建區(qū)域管網(wǎng)異常漏損檢測(cè)模型。結(jié)果表明，該模型的異常漏損識(shí)別準(zhǔn)確率為91.7%，實(shí)際應(yīng)用效果良好，結(jié)合區(qū)域管網(wǎng)分區(qū)計(jì)量方法，可實(shí)現(xiàn)漏損的快速識(shí)別和定位。

3 面臨的挑戰(zhàn)及改進(jìn)

在供水系統(tǒng)漏損管理中，盡管漏損預(yù)測(cè)與定位模型已經(jīng)取得了顯著成效，但仍面臨著一些挑戰(zhàn)，需要進(jìn)一步研究和改進(jìn)。

3.1 數(shù)據(jù)完整性與質(zhì)量

數(shù)據(jù)的完整性和質(zhì)量影響著模型的預(yù)測(cè)精度和穩(wěn)定性。在實(shí)際供水系統(tǒng)中常存在數(shù)據(jù)不完整、不一致和噪聲等問(wèn)題，如傳感器故障、數(shù)據(jù)傳輸中斷及人為因素導(dǎo)致的數(shù)據(jù)缺失和異常。為解決這些問(wèn)題，可以引入先進(jìn)的數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)，如數(shù)據(jù)插值、缺失數(shù)據(jù)填補(bǔ)、異常值檢測(cè)與修復(fù)等，補(bǔ)充缺失數(shù)據(jù)。同時(shí)，優(yōu)化傳感器網(wǎng)絡(luò)布局，增強(qiáng)數(shù)據(jù)采集的冗余性和可靠性，確保關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)的連續(xù)性和準(zhǔn)確性。此外，引入物聯(lián)網(wǎng)和智能傳感器技術(shù)，實(shí)現(xiàn)更精細(xì)化和智能化的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和數(shù)據(jù)采集，進(jìn)一步提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和漏損檢測(cè)的精度和效率。

3.2 數(shù)據(jù)隱私與安全

供水系統(tǒng)的數(shù)據(jù)涉及用戶隱私和公共安全，數(shù)據(jù)泄露和濫用可能帶來(lái)嚴(yán)重后果。應(yīng)采用先進(jìn)的數(shù)據(jù)加密和訪問(wèn)控制技術(shù)，以確保數(shù)據(jù)在采集、傳輸和存儲(chǔ)過(guò)程中的安全性。同時(shí)，引入隱私保護(hù)計(jì)算技術(shù)，如差分隱私和多方安全計(jì)算，在保證數(shù)據(jù)隱私的前提下進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和模型訓(xùn)練。

3.3 模型的適應(yīng)性與魯棒性

供水系統(tǒng)復(fù)雜多變，不同區(qū)域和時(shí)間段的供水條件和環(huán)境因素差異較大，導(dǎo)致模型在遷移應(yīng)用時(shí)可能會(huì)遇到不通用或誤差大的問(wèn)題?；诖?，可通過(guò)引入遷移學(xué)習(xí)技術(shù)，將在一個(gè)區(qū)域或時(shí)間段訓(xùn)練的模型知識(shí)遷移到其他區(qū)域或時(shí)間段，以提高模型的泛化能力和適應(yīng)性。同時(shí)，采用多模型融合的方法，將不同算法的優(yōu)點(diǎn)結(jié)合起來(lái)，增強(qiáng)模型的魯棒性和適應(yīng)性。

4 結(jié)語(yǔ)

小區(qū)二次供水系統(tǒng)的漏損控制是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)工程，傳統(tǒng)的漏損控制方法存在諸多不足，而實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析技術(shù)的引入為提高漏損管理效率和準(zhǔn)確性提供了新的思路。實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析技術(shù)通過(guò)實(shí)時(shí)采集數(shù)據(jù)并進(jìn)行分析，可以有效地監(jiān)測(cè)供水系統(tǒng)中的關(guān)鍵參數(shù)并發(fā)現(xiàn)漏損異常點(diǎn)，提高供水系統(tǒng)的運(yùn)行效率和安全性。本文中總結(jié)了當(dāng)前在漏損預(yù)測(cè)和定位中的多種算法，它們?cè)诓煌瑪?shù)據(jù)場(chǎng)景下展現(xiàn)了較高的預(yù)測(cè)精度和實(shí)用性。然而，目前的漏損預(yù)測(cè)與定位仍面臨著數(shù)據(jù)和模型兩方面的問(wèn)題，為進(jìn)一步提升漏損管理的效果，需優(yōu)化數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)，保障數(shù)據(jù)隱私和安全，引入遷移學(xué)習(xí)與多模型融合。未來(lái)的研究應(yīng)繼續(xù)聚焦于優(yōu)化多種算法的融合應(yīng)用，提高漏損預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，并通過(guò)智能化技術(shù)手段實(shí)現(xiàn)更高效的漏損管理，以保障供水系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行和資源的高效利用。

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編輯：楊 洋