6、高效水基础设施管理中的机器学习应用

高效水基础设施管理中的机器学习应用

1. 水质影响因素分析

在水质分析中，对各项因素的重要性进行了评估。结果显示，各因素按递增顺序排名，每个因素所呈现的性能是其左侧所有因素的组合。以历史平均氯含量作为预测的基线误差，代表去除所有因素，此时误差最大。

从结果可知，水库总氯含量和水库温度这两个因素能捕捉下游氯含量超过 90% 的变化情况，仅这两个因素就能减少约 50% 的总误差。其他因素的影响则小得多，而浊度几乎不能提供额外信息。

2. 提高生产力的机器学习模型

数据建模是预测、回归、分类和预测等任务的核心部分，主要有参数模型和非参数模型两种选择。

2.1 参数模型与非参数模型对比

• 参数模型 ：参数模型将所有信息包含在参数中，假设数据分布可以用有限的一组参数来定义。通过选择具有固定参数集的函数形式，这些方法受到指定形式的高度约束。以水管道故障预测为例，使用韦布尔过程（Weibull process），当将管道使用年龄 t 作为输入时，目标是通过 $\lambda(t) = f (t) = at^b$ 来学习强度 $\lambda$，该函数呈幂曲线形状，其假设基于事件发生频率随时间/年龄增加的事实。
• 非参数模型 ：不对映射函数形式做强假设的算法称为非参数机器学习算法。它们可以从训练数据中自由学习任何函数形式。非参数模型，如随机森林和深度学习模型，已在各个领域得到应用，并用于解决许多具有挑战性的机器学习任务。虽然名为非参数模型，但实际上需要大量参数来构建。对于相同的问题，非参数模型不假设像参数模型那样的固定函