10、机器学习在供水管网故障预测中的应用研究

机器学习在供水管网故障预测中的应用研究

1 引言

供水管网（WSN）管理的关键在于提供稳定且安全的供水。然而，部分美国城市社区的地下水管建于19世纪，腐蚀问题严重。美加地区每日超700次的水管破裂，每年导致超2万亿加仑饮用水流失，还会造成巨大经济损失，影响社会和环境。美国水务服务局预计，未来20年更换现有WSN及扩建费用将超1万亿美元。因此，准确预测水管故障对WSN管理至关重要。

影响水管故障的因素众多，可分为物理、运行和环境三类。物理因素包括管道年龄、长度、材料和直径等；运行因素中，先前故障频率和水压较为关键；环境因素则有土壤类别、气候和交通流量等。此外，社会经济因素也会影响水管故障概率，但当前预测模型对此考虑较少。

目前，水管故障预测方法主要有基于物理的模型、统计模型和数据驱动的机器学习模型。基于物理的模型虽能展示各因素输入，但计算成本高；统计模型成本较低，但只能考虑有限物理变量，且无法揭示参数与故障的物理关系；机器学习模型利用大量数据进行预测，但部分模型解释性差，且缺乏对不同ML技术的系统比较。

为解决上述问题，本文提出多源数据聚合系统，用于准确预测水管故障，并在大规模WSN数据集上进行测试。

2 ML算法预测水管故障的历史

将水管故障预测视为分类问题，常用的监督机器学习技术有五类：基于逻辑的方法、基于感知器的方法、统计学习方法、基于实例的学习方法和支持向量机（SVM）。为比较不同机器学习方法的效果，本文选取了LightGBM、人工神经网络（ANN）、线性回归（LR）、K近邻（KNN）和支持向量分类（SVC）五种方法。

2.1 LightGBM

LightGBM是基于