本文關(guān)鍵詞：基于時(shí)間與空間關(guān)聯(lián)分析的城市供水管網(wǎng)水質(zhì)異常檢測(cè)方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：為保障城市居民的飲用水安全,建立一套對(duì)供水管網(wǎng)水質(zhì)進(jìn)行持續(xù)在線監(jiān)控的預(yù)警系統(tǒng)意義重大。水質(zhì)異常檢測(cè)作為保障城市飲用水安全的核心環(huán)節(jié),其目標(biāo)在于對(duì)管網(wǎng)的水質(zhì)波動(dòng)情況進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè)以及準(zhǔn)確判別,挖掘出管網(wǎng)系統(tǒng)中因污染物質(zhì)所引起的水質(zhì)污染事故,并及時(shí)進(jìn)行預(yù)警,以控制事故的影響范圍。隨著檢測(cè)技術(shù)的發(fā)展和分布式傳感器網(wǎng)絡(luò)的普及,水質(zhì)監(jiān)測(cè)指標(biāo)逐漸呈現(xiàn)出多元化、空間化的特點(diǎn),傳統(tǒng)的異常檢測(cè)及分析方法往往難以對(duì)多維數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)屬性進(jìn)行深入挖掘。針對(duì)這一現(xiàn)狀,本文通過引入不同維度下的相關(guān)性信息,提出了基于多指標(biāo)、多站點(diǎn)監(jiān)測(cè)信息之間時(shí)間關(guān)聯(lián)與空間關(guān)聯(lián)融合分析的水質(zhì)異常檢測(cè)算法,并借助實(shí)驗(yàn)和仿真數(shù)據(jù)對(duì)算法進(jìn)行了驗(yàn)證。本文的主要工作以及創(chuàng)新點(diǎn)如下：(1)本文將滑動(dòng)去趨勢(shì)波動(dòng)相關(guān)性分析(MDFA)的方法應(yīng)用到水質(zhì)監(jiān)測(cè)指標(biāo)的異常檢測(cè)分析當(dāng)中,以避免水質(zhì)背景信息的趨勢(shì)變化以及傳感器監(jiān)測(cè)信號(hào)的傳輸異常等因素的影響�，F(xiàn)有的水質(zhì)異常檢測(cè)方法大多是基于各個(gè)指標(biāo)時(shí)間序列的波動(dòng)性分析來展開的,非常容易受到尖峰噪聲及趨勢(shì)波動(dòng)等情形的干擾,造成最終檢測(cè)結(jié)果的誤判。而MDFA算法的運(yùn)用能夠?qū)Ω髦笜?biāo)的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行去趨勢(shì)平滑處理,并對(duì)處理后序列的波動(dòng)指數(shù)進(jìn)行自相關(guān)分析,判斷該監(jiān)測(cè)指標(biāo)在當(dāng)前時(shí)刻的波動(dòng)是否存在異常；隨后利用D-S證據(jù)理論將各個(gè)指標(biāo)的分析結(jié)果進(jìn)行融合,從而得出多指標(biāo)融合的水質(zhì)異常概率。結(jié)合實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)方法可行性進(jìn)行了驗(yàn)證,并討論了不同時(shí)間窗口尺寸對(duì)于算法性能的影響。(2)在各參數(shù)去趨勢(shì)波動(dòng)自相關(guān)分析的基礎(chǔ)之上,本文進(jìn)一步利用最長公共子序列(LCSS)方法引入了多個(gè)參數(shù)之間的波動(dòng)互相關(guān)分析。污染物注入水體后,往往會(huì)引起多個(gè)水質(zhì)指標(biāo)發(fā)生變化,且變化之間存在一定關(guān)聯(lián),利用最長公共子序列方法對(duì)多個(gè)指標(biāo)兩兩之間的互相關(guān)信息進(jìn)行度量,能夠進(jìn)一步提升對(duì)于污染物所引起異常波動(dòng)的識(shí)別能力。與此同時(shí),設(shè)計(jì)了一種自適應(yīng)調(diào)整時(shí)間窗口尺寸的方法,以在算法的誤報(bào)和漏報(bào)之間找到一個(gè)更優(yōu)的權(quán)衡。(3)在單站點(diǎn)異常檢測(cè)的基礎(chǔ)之上,本文設(shè)計(jì)了一種基于空間關(guān)聯(lián)分析的多站點(diǎn)異常檢測(cè)方法。城市供水管網(wǎng)系統(tǒng)的空間分布跨度較大,而目前的水質(zhì)異常檢測(cè)大多仍停留在單站點(diǎn)分析層面。為了更好地挖掘污染隨供水管路在網(wǎng)絡(luò)中傳播的情況,本文利用有向拓?fù)鋱D以及貝葉斯網(wǎng)絡(luò)對(duì)供水管網(wǎng)的結(jié)構(gòu)信息進(jìn)行刻畫,利用上游站點(diǎn)的異常檢測(cè)結(jié)果對(duì)下游站點(diǎn)進(jìn)行先驗(yàn)假設(shè),以提高水質(zhì)異常檢測(cè)的準(zhǔn)確度。借助仿真軟件及模擬實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)方法可行性進(jìn)行了測(cè)試,驗(yàn)證了水質(zhì)數(shù)據(jù)空間關(guān)聯(lián)信息的引入對(duì)于檢測(cè)性能提升很有幫助。總的來說,本文所提出的基于多指標(biāo)、多站點(diǎn)時(shí)間與空間相關(guān)分析的水質(zhì)異常檢測(cè)方法,能夠較好地實(shí)現(xiàn)利用多維水質(zhì)數(shù)據(jù)檢測(cè)出污染事件所引起的水質(zhì)異常波動(dòng),并且空間相關(guān)性的引入使得異常檢測(cè)算法在準(zhǔn)確性方面有了較大的提升,為水質(zhì)日常監(jiān)控及預(yù)警系統(tǒng)提供了方法支持。
【關(guān)鍵詞】：水質(zhì)異常檢測(cè) 多指標(biāo)數(shù)據(jù)融合 水質(zhì)波動(dòng)相關(guān)性 時(shí)間與空間關(guān)聯(lián)分析
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TU991.21
【目錄】：

• 致謝5-7
• 摘要7-9
• Abstract9-17
• 第1章 緒論17-29
• 1.1 研究背景與意義17-20
• 1.1.1 我國水資源現(xiàn)狀17-18
• 1.1.2 我國水污染概況18-20
• 1.2 城市供水系統(tǒng)水質(zhì)監(jiān)測(cè)的相關(guān)研究發(fā)展現(xiàn)狀20-22
• 1.2.1 城市供水系統(tǒng)水處理流程20-21
• 1.2.2 城市管網(wǎng)飲用水安全保障主要面臨的問題21-22
• 1.3 水質(zhì)異常檢測(cè)技術(shù)的研究進(jìn)展22-26
• 1.3.1 不同檢測(cè)指標(biāo)的水質(zhì)異常檢測(cè)方法22-23
• 1.3.2 實(shí)驗(yàn)型水質(zhì)異常檢測(cè)研究方法23-24
• 1.3.3 算法型水質(zhì)異常檢測(cè)研究方法24-26
• 1.4 論文主要研究內(nèi)容和安排26-28
• 1.4.1 研究課題的提出26
• 1.4.2 本文研究內(nèi)容安排26-28
• 1.5 本章小結(jié)28-29
• 第2章 水質(zhì)異常檢測(cè)研究方法概述29-43
• 2.1 水質(zhì)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)29-30
• 2.1.1 水質(zhì)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)29
• 2.1.2 水質(zhì)監(jiān)測(cè)常用指標(biāo)29-30
• 2.2 水質(zhì)波動(dòng)的分類與異常的定義30-34
• 2.2.1 水質(zhì)波動(dòng)的分類30-33
• 2.2.2 水質(zhì)異常的定義33-34
• 2.3 多指標(biāo)數(shù)據(jù)融合及證據(jù)理論34-37
• 2.3.1 多指標(biāo)數(shù)據(jù)融合概述35-36
• 2.3.2 D-S證據(jù)理論36-37
• 2.4 水質(zhì)異常檢測(cè)方法的性能評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)37-39
• 2.4.1 檢測(cè)性能的評(píng)價(jià)指標(biāo)與混淆矩陣37-38
• 2.4.2 ROC曲線與AUC評(píng)價(jià)38-39
• 2.5 模擬管網(wǎng)水質(zhì)異常監(jiān)測(cè)系統(tǒng)39-42
• 2.6 本章小結(jié)42-43
• 第3章 滑動(dòng)去趨勢(shì)相關(guān)性分析的水質(zhì)異常檢測(cè)方法43-57
• 3.1 水質(zhì)時(shí)間序列自相關(guān)分析簡介43-44
• 3.1.1 時(shí)間序列自相關(guān)分析基礎(chǔ)43-44
• 3.1.2 水質(zhì)時(shí)間序列的構(gòu)成特點(diǎn)44
• 3.2 滑動(dòng)去趨勢(shì)水質(zhì)波動(dòng)相關(guān)性分析44-48
• 3.2.1 滑動(dòng)去趨勢(shì)波動(dòng)相關(guān)性分析44-46
• 3.2.2 異常檢測(cè)算法流程設(shè)計(jì)46-48
• 3.3 基于MDFA算法的水質(zhì)異常檢測(cè)研究48-56
• 3.3.1 實(shí)驗(yàn)方案設(shè)計(jì)48-49
• 3.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析49-54
• 3.3.3 算法相關(guān)討論54-56
• 3.4 本章小結(jié)56-57
• 第4章 多參數(shù)互關(guān)聯(lián)分析的水質(zhì)異常檢測(cè)方法57-73
• 4.1 多參數(shù)水質(zhì)時(shí)間序列的特點(diǎn)分析57-59
• 4.1.1 時(shí)間序列扭曲57
• 4.1.2 時(shí)間序列異位57-58
• 4.1.3 時(shí)間序列伸縮58-59
• 4.2 多參數(shù)時(shí)間序列相似性度量方法59-62
• 4.2.1 歐式距離59-60
• 4.2.2 動(dòng)態(tài)時(shí)間彎曲距離60-61
• 4.2.3 符號(hào)化距離61-62
• 4.3 基于最長公共子序列的水質(zhì)異常檢測(cè)算法62-72
• 4.3.1 LCSS算法及相似度度量62-63
• 4.3.2 基于LCSS距離的算法流程與計(jì)算63-66
• 4.3.3 實(shí)驗(yàn)方案設(shè)計(jì)66-67
• 4.3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與討論分析67-72
• 4.4 本章小結(jié)72-73
• 第5章 多站點(diǎn)空間關(guān)聯(lián)分析的水質(zhì)異常檢測(cè)方法研究73-91
• 5.1 多站點(diǎn)水質(zhì)時(shí)間序列的特點(diǎn)分析73-75
• 5.2 多站點(diǎn)空間關(guān)聯(lián)異常檢測(cè)的方法設(shè)計(jì)75-79
• 5.2.1 管網(wǎng)有向拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)的建立75-76
• 5.2.2 基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的多站點(diǎn)污染傳遞概率76-78
• 5.2.3 空間關(guān)聯(lián)概率融合78-79
• 5.3 多站點(diǎn)空間關(guān)聯(lián)分析的水質(zhì)異常檢測(cè)方法79-90
• 5.3.1 供水模擬管網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)建立79-81
• 5.3.2 仿真環(huán)境設(shè)計(jì)81-87
• 5.3.3 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與結(jié)果分析87-90
• 5.4 本章小結(jié)90-91
• 第6章 總結(jié)與展望91-93
• 6.1 論文工作總結(jié)91-92
• 6.2 研究展望92-93
• 參考文獻(xiàn)93-98
• 作者在攻讀碩士學(xué)位期間的研究成果98-99
• 作者簡介99

【參考文獻(xiàn)】

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3 張高Z，

本文編號(hào)：270576