供水管網(wǎng)是城市的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施,任何出現(xiàn)在供水管網(wǎng)中的污染都可能嚴(yán)重威脅到城市居民的飲用水安全,因此,可靠的污染監(jiān)測系統(tǒng)對供水管網(wǎng)而言至關(guān)重要。本文基于供水管網(wǎng)中傳感器在線采集的水質(zhì)數(shù)據(jù),著重研究了供水管網(wǎng)中水污染檢測與水污染溯源相關(guān)的方法,以期為供水管網(wǎng)的污染監(jiān)測系統(tǒng)的建設(shè)提供理論上的指導(dǎo)。在污染的檢測方面,本文研究了如何根據(jù)單個監(jiān)測點(diǎn)返回的傳感器數(shù)據(jù),判斷該監(jiān)測點(diǎn)位置是否有污染發(fā)生。本文將這個污染檢測的問題視作一個二分類問題,并嘗試通過從歷史水質(zhì)數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)一個可靠的二分類器來解決這個問題。由于供水管網(wǎng)中真實(shí)發(fā)生的污染極少,所以在訓(xùn)練分類器時首先要考慮到訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中存在的類別不平衡問題。針對這個問題,本文提出以固定比例對兩個類別數(shù)據(jù)進(jìn)行采樣,從而保證模型訓(xùn)練時兩個類別數(shù)據(jù)的相對均衡,進(jìn)而避免模型對單一類別的偏向性。另外,考慮到時序信息在污染檢測時的重要性,本文提出通過sequence-to-point的方法把一段時間窗口內(nèi)的傳感器數(shù)據(jù)與單一時刻水質(zhì)狀況關(guān)聯(lián)到一起,從而達(dá)到提取有效時序特征的目的。最后,融合上述的兩種方法,本文實(shí)現(xiàn)了一個用于水污染檢測的長短期記憶網(wǎng)絡(luò)模型。通過一個公開的真... 

【文章來源】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省211工程院校985工程院校

【文章頁數(shù)】：79 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 課題研究背景和意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 水污染的檢測
        1.2.2 水污染的溯源
        1.2.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀簡析
    1.3 本文的主要貢獻(xiàn)
第2章 相關(guān)基礎(chǔ)工具與方法介紹
    2.1 供水管網(wǎng)仿真工具EPANET
        2.1.1 EPANET概述
        2.1.2 污染事件的模擬
        2.1.3 污染模擬結(jié)果的分析
    2.2 相關(guān)的深度學(xué)習(xí)技術(shù)
        2.2.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        2.2.2 長短期記憶網(wǎng)絡(luò)
    2.3 演化算法簡介
        2.3.1 演化算法概述
        2.3.2 算法執(zhí)行過程
    2.4 本章小結(jié)
第3章 基于LSTM的污染檢測方法
    3.1 水污染檢測問題概述
    3.2 數(shù)據(jù)集介紹
    3.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理
        3.3.1 缺失值處理
        3.3.2 標(biāo)準(zhǔn)化處理
    3.4 基于LSTM的水污染檢測模型
        3.4.1 數(shù)據(jù)均衡處理
        3.4.2 時序特征提取
        3.4.3 LSTM模型的構(gòu)建
    3.5 實(shí)驗(yàn)與分析
        3.5.1 實(shí)驗(yàn)對照方法
        3.5.2 實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)置
        3.5.3 模型評價(jià)方法
        3.5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
    3.6 本章小結(jié)
第4章 基于深度學(xué)習(xí)與演化算法的污染溯源方法
    4.1 水污染溯源問題概述
    4.2 供水管網(wǎng)模型
        4.2.1 管網(wǎng)模型概述
        4.2.2 自定義參數(shù)
    4.3 兩階段污染溯源框架概述
    4.4 基于深度學(xué)習(xí)的污染源定位
        4.4.1 污染源定位數(shù)據(jù)集的生成
        4.4.2 深度學(xué)習(xí)模型的構(gòu)建
        4.4.3 深度學(xué)習(xí)模型的使用
    4.5 基于雙種群演化的快速溯源
        4.5.1 個體的表示
        4.5.2 個體的評價(jià)
        4.5.3 雙種群的演化過程
    4.6 實(shí)驗(yàn)及分析
        4.6.1 實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)置
        4.6.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
    4.7 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]關(guān)于蘭州石化泄漏導(dǎo)致自來水苯超標(biāo)事件的解析[J]. 宋云,李培中,郭逸飛.  環(huán)境保護(hù). 2015(19)
[2]利用粒子群算法求解管網(wǎng)污染源反向追蹤模型[J]. 王久振,余健,徐林,李天兵,李斌.  安全與環(huán)境學(xué)報(bào). 2014(05)



本文編號：3633342