10、机器学习在供水管网故障预测中的应用

机器学习在供水管网故障预测中的应用

1. 引言

供水管网（WSN）的管理对于提供稳定、安全的供水至关重要。其主要组成部分是将水从处理设施输送到用户的输水管道。在美国一些城市社区，部分地下水管早在19世纪就已安装，腐蚀问题严重。每年，加拿大和美国因每天超700起水管破裂事故，损失超2万亿加仑饮用水。水管破裂会造成巨大经济损失，对社会和环境产生负面影响。美国水务服务机构估计，未来20年，更换现有WSN及其预期扩展的费用将超一万亿美元。

为创建准确的预测模型，识别影响水管故障的重要变量至关重要。这些变量可大致分为物理、运行和环境三类。物理参数包括管道的年龄、长度、材料和直径等；运行因素中，先前故障的频率和水压较为关键；环境因素则有土壤类别、气候和交通量等。此外，社会经济问题也会影响水管故障预测，但现有模型很少考虑这些因素。

目前预测水管故障的方法主要有基于物理的模型、数学模型和机器学习模型。物理依赖型方法虽能展示各组件的输入，但计算成本高；统计模型更经济，但只能考虑有限的物理变量；数据驱动的机器学习模型近年来得到发展，但一些方法存在解释性差的问题。

2. 预测水管故障的机器学习算法历史

预测水管故障常被视为分类问题，将管道分为完好或损坏两类。常用的机器学习算法有以下几种：
- LightGBM ：一种基于逻辑的梯度提升框架，具有梯度单边采样（GOSS）、排他特征捆绑（EFB）和直方图及叶向树生长策略等特点，能有效处理类别信息，无需典型的独热编码。
- ANN（人工神经网络） ：模仿人类大脑处理输入产生输出，通过调整神经元的权重系数来减少输出与目标估