基于LSSVM交互预测的供水管网爆管检测

随着我国越来越多的供水管网安装SCADA系统，基于数据预测的爆管检测方法越来越受到重视。传统基于数据预测的方法大多根据单点流量、压力的历史监测数据预测当前时刻监测值，当预测值与监测值的差值超过阈值时判定为爆管。然而，实践经验表明，监测数据的丢失与错误会严重影响单点预测结果，进而引起频繁误报与漏报。考虑到实际用水及监测数据的空间关联性（例如水压监测点布置距离越近其监测数据相关性越大），开展了基于最小二乘支持向量机（LSSVM）交互预测的供水管网爆管检测研究。对管网中不同位置监测数据构建多输入单输出LSSVM交互预测模型，选取1倍标准差为阈值进行爆管检测，并与传统的卡尔曼滤波爆管检测结果相对比。结果表明，LSSVM交互预测模型能降低数据丢失、数据错误对预测结果的影响，且对较小的爆管响应更加灵敏，进而有效地提高了基于数据预测的爆管检测性能。