基于机器学习的城乡统筹供水水质异常检测方法研究

发布时间：2020-03-31 21:24

【摘要】：供水安全关乎国计民生。随着社会经济的高速发展,水质污染问题愈加严重。为了在水质污染发生之前提前预警,预测水质异常,有必要研究水质污染预警系统,进行水质异常判断和分析。水质异常检测技术是水质污染预警系统的重要组成部分。因此,研究高性能的水质异常检测技术对供水保障部门的水质监管具有重要意义。本文的主要工作和研究内容如下:1、通过文献分析和水质监管现状调研,研究了现有的水质标准和水质异常定义,总结了水质异常检测的一般过程,对几种常用的水质异常检测技术进行了介绍。2、研究基于时间序列模型的水质异常检测方法,通过自回归模型和向量自回归模型实现水质背景信号的高精度跟踪和预测,计算预测残差,与设定阈值比较,判断水质是否异常,最后利用ROC曲线来评价自回归模型和向量自回归模型水质异常检测效果的差异。同时,通过在ROC曲线左上角选择最佳切线从而获得最佳阈值点,计算最佳阈值,完成水质异常检测过程。实验结果表明,基于向量自回归模型的水质异常检测方法具有更高的检出率和更低的误报率。3、研究一种基于长短期记忆网络的水质异常检测方法,构建了长短期记忆网络模型,整合了大量水质数据,利用一部分数据进行参数训练和回归计算,在此基础上实现水质异常检测的功能,给出了水质异常检测结果。4、结合水质异常检测方法研究,基于多种水质事件模拟水质参数的动态变化,研究水质污染的扩散过程,分析实际的水质异常检测性能。
【图文】：

这一方面是因为我国人均水资源占有量稀少，另一方面是因为水体恶化和越来越严重。据国家环保部公布的环境状况公报[1]显示，在监测的 26 个国控重点湖泊、质仅占 3.8%，而劣Ⅴ类水质高达 38.5%。我国的七大水系中，有将近 40%做饮用水水源，这一比例在城市地区高达 78%。除此之外，我国地表水水如图 1 所示，2016 年全国地表水 1940 个评价中，Ⅳ类以下水质高达 32质恶化现象十分严重。除了地表水水质恶化，我国的地下水资源恶化现象在 2016 年全国 6124 个地下水水质监测点中，较差级以下水质超过 60%，化已经严重影响到我国居民的饮用水安全。同时，在 2016 年近岸海域 4中，四类以下水质接近 15%，，近岸水质问题也越来越严重。从流域的角度在长江、黄河、珠江、松花江、淮河、海河、辽河等七大流域 1617 个监Ⅳ类以下水质高达 28.8%，112 个重要湖泊（水库）中Ⅳ类以下水质高达化已成为饮用水资源短缺的重要因素。

RNN 包含循环
【学位授予单位】：东南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TP181;TU991.21

【参考文献】

相关期刊论文 前1条

1 何慧梅;侯迪波;赵海峰;黄平捷;张光新;;基于多因子融合的水质异常检测算法[J];浙江大学学报(工学版);2013年04期

本文编号：2609599