焦点提醒：注：题目、作者、姓名、单元、摘要、要害词、注释和年夜、小题目部门必然要按格局点窜，前四项缺一不成！本word最初有范文，能够按范文格局点窜！ 页面设置:页眉:居中、宋体、小五，见范文页边距:上、下:2.54厘米(默许值)，左:3厘米(默许值)，右：3厘米，全文行距:1.25，版心210*285全文的数字和英文字母均应为Times New Roman字体 标题问题(居中，黑体、二号)作者名字(居中，楷体or楷体_GB2312，四号，作者名字分隔用“，”两个字的作者中心不留空格，带上角 注：题目、作者、姓名、单元、摘要、要害词、注释和年夜、小题目部门必然要按格局点窜，前四项缺一不成！本word最初有范文，能够按范文格局点窜！ 页面设置:页眉:居中、宋体、小五，见范文 页边距:上、下:2.54厘米����APP(默许值)，左:3厘米(默许值)，右：3厘米，全文行距:1.25，版心210*285 全文的数字和英文字母均应为Times New Roman字体 标题问题(居中，黑体、二号) 作者名字(居中，楷体or楷体_GB2312，四号，作者名字分隔用“，”两个字的作者中心不留空格，带上角标的作者切记标好) 作者单元(居中，楷体_GB2312，五号，1.2.3.切记不要用主动编号) 空一行 摘 要(黑体，五号):具体内容(楷体or楷体_GB2312，五号，两头对齐) 要害词(黑体，五号);具体内容(楷体or楷体_GB2312，五号，词之间用分号，两头对齐) 空一行 注释(宋体、五号) 1 一级题目:顶格，小四，楷体or楷体_GB2312，加黑 1.1 二级题目:顶格，五号，宋体加黑 1.1.1 三级题目:顶格、五号，宋体 全文图、表居中，表选所有框线; 图题、表题:居中、小5、黑体 空一行 参考文献:(←这四个字，顶格，小四，楷体or楷体_GB2312，加黑) [1](中文宋体，英文 Times New Roman，小五，英文的参考文献留着，中文参考文献对应的英文部门删失落。) 空一行 作者消息(宋体、小五)：作者消息不留照片和联系体例，写清姓名、春秋、公司、职位、职称、工作成绩功效就好。 基金项目（黑体、小五）：具体内容 最初全文选中，英文字体部门全文从头选Times New Roman，段落第多倍行距1.25，除题目每注释天然段需要首行缩进2字符 ↓范文以下，格局能够间接格局刷照搬 聪明供水管网节水数据清洗发掘方式研究 王小斌 （延安水务环保团体自来水无限公司，延安水务环保团体检测手艺办事无限公司，延安，716000） 摘 要：本论文旨在研究聪明供水管网节水数据清洗和发掘的方式。起首，切磋了聪明供水管网数据搜集的方式和主要性，包罗用水量、压力、数字孪生等消息。其次，利用MATLAB中函数东西对原始数据进行数据清洗和预处置，包罗去除非常值、弥补缺掉值等，以确保数据的正确性和完全性。再次，采取数据发掘手艺对清洗后的数据进行阐发和发掘，编写MATLAB聚类阐发、回归阐发、神经收集等法式对聪明管网节水数据进行发掘，为聪明管网节水数据发掘供给参考。最初瞻望了当局、供水、用水户对聪明供水管网节水数据发掘的潜伏价值和数据发掘的意义。 要害词：聪明管网；节水；数据清洗；数据发掘 聪明供水管网是指操纵进步前辈的传感器、物联网手艺、年夜数据阐发和人工智能等手艺手段，对供水管网进行及时监测、智能治理和优化运营的系统。它经由过程收集供水管网各个节点的数据，包罗水质、水压、流量等消息，并将这些数据传输到中间节制系统进行阐发和处置。经由过程对数据的阐发和猜测，聪明供水管网能够实现对供水系统的智能化监控、毛病预警和长途节制，提高供水系统的运转效力、水资本操纵效力和办事质量。供水管网聪明化是将来各类手艺交叉嫁接的进程，最素质的是平安供水，立异点在在聪明化。聪明化怎样走还没肯定的谜底，有一点是必定的，那就是操纵现代科技功效使城市供水更平安更靠得住更便利。聪明管网若何聪明化，数据是要害。是以基在这个逻辑，对聪明供水管网数据进行梳理，研究管网数据清洗发掘的方式，以Y城市为例从聪明管网数据搜集，数据清洗，数据价值发掘的角度摸索聪明供水管网数据的埋没价值，为更好更平安的供水供给参考。 1聪明管网节水数据搜集 经由过程现场丈量、设想文件、地舆消息系统（GIS）等手段搜集与管网相干的数据，包罗管道几何消息（管径、长度、毗连关系等）、管道材质、节点位置、鸿沟前提（进口流量、出口压力等）等。 1.1数据收集点的设置 数据收集是聪明供水管网的根本，设置公道的数据收集点是数据收集的要害。数据收集点位有以下三种方式：（1）收集模子阐发法。经由过程利用水力模子软件，对管网进行摹拟和阐发，能够帮忙肯定最好的监测点位置。模子阐发能够评估管网的流量和压力散布环境，辨认潜伏的问题区域，并肯定最需要监测的位置。二（2）收集分区划分法。将管网划分为分歧的区域或分区，按照每一个区域的特点和需求，设置响应的监测点。分区能够按照地舆位置、管径、用处等身分进行划分，以便更好地监测和治理管网的流量和压力。（3）监测点密度法。按照管网的范围和复杂水平，肯定监测点的密度。在管网较年夜或复杂的环境下，可能需要增添监测点的密度，以更周全地领会管网的流量和压力环境。而在管网较小或简单的环境下，能够适度削减监测点的密度，以下降本钱和保护工作量。 1.2数据搜集的根本保障 要包管管网数据靠得住正确，需要做好三方面工作。起首，选择合适的监测装备和靠得住的收集数据传输装备，如流量计、压力传感器、水质传感器，主动化的数据收集系统等。正确将监测点的数据传输到中心数据库或监测中间，进行及时监测和阐发。其次，对传感器按期保护和校准，保护包罗装备洁净、毛病解除和改换等，而校原则是经由过程与尺度装备进行比对，确保监测装备的正确度和分歧性。最初，成立数据搜集处置治理机构，包管所有搜集的聪明管网数据搜集法则和机制，而且摸索数据的潜伏价值。 2数据清洗 聪明管网数据清洗是一项最根本的工作，我们利用数据清洗手艺对原始数据进行预处置，包罗去除非常值、弥补缺掉值等，以确保数据的正确性和完全性。 2.1数据清洗方式 数据清洗是指对原始数据进行处置，以去除毛病、纷歧致或无效的数据，使其合适进一步阐发和建模。利用MATLAB中各类函数和东西箱能够进行数据清洗，相干清洗步调有以下几种：（1）缺掉值处置：利用MATLAB的函数（如isnan、ismissing）来检测和处置缺掉值。你能够选择删除包括缺掉值的行或列，或利用插值方式填充缺掉值。 （2）非常值处置：利用统计方式（如均值、中位数和尺度差）来检测和处置非常值。你能够选择删除非常值或利用插值方式进行替代。 （3）数据类型转换：利用MATLAB的函数（如str2double、str2num）将字符串类型的数据转换为数值类型。你还可使用datetime函数将日期和时候数据转换为MATLAB的日期时候格局。 （4）数据反复处置：利用MATLAB的函数（如unique）来查找和删除反复的数据。 （5）数据格局化：利用MATLAB的函数（如sprintf）来格局化数据的显示体例，以便更好地显现和理解数据。 （6）数据挑选和排序：利用MATLAB的逻辑运算符和函数（如find、sort）来挑选和排序数据，以便选择感爱好的数据子集。 （7）数据归并和拆分：利用MATLAB的函数（如vertcat、horzcat）将多个数据调集并为一个，或利用splitapply函数将数据拆分为多个子集进行处置。 2.2数据清洗法式 以下是对Y某区域压力数据进行数据局清洗的MATLAB法式操作示例： filename = 'C:\p_data.txt'; % 文件路径和名称 data = importdata(filename); disp('文件数据：'); disp(data);文件数据： 0.5038 0.6334 0.2241 0.5362 0.4819 0.3192 0.4066 0.4843 0.8078 0.7269 0.3150 3.7535 0.5225 0.4437 0.5215 0.4295 0.4376 0.5990 0.5909 0.5917 0.5171 0.3293 0.5217 0.6130 0.4989 0.5535 0.0001 0.4197 0.4794 0.3713 0.5388 0.3353 0.3431 0.3691 0.1556 0.5938 0.4825 0.3745 0.5870 0.2788 0.4398 0.4259 0.4819 0.4813 0.3635 0.4470 0.4335 0.5128 0.5593 0.5609 0.3636 0.4577 0.3286 0.3386 0.4493 0.6033 0.3730 0.4871 0.4274 0.5617 0.3411 0.4533 0.5053 0.5601 0.6044 0.4586 0.3008 0.3758 0.3438 0.6850 0.3884 0.5248 0.4308 0.5389 0.3735 0.3098 0.3078 0.4988 0.4323 0.4304 0.5919 0.4792 0.4698 0.6088 0.3696 0.5197 0.5335 0.4256 0.4716 0.3334 0.3352 0.4605 0.5222 0.7085 0.3833 0.4687 0.4418 0.2567 0.4061 0.2705 missing_values = isnan(data); % 检测缺掉值 data_filled = fillmissing(data, 'linear');% 利用插值方式来填充缺掉值 outliers = isoutlier(data); % 判定非常值 data(outliers) = []; % 删除非常值 boxplot(data); % 绘制箱线图 z_scores = zscore(data); % 计较Z-score 图1非常值未删除z-score 图2非常值删除后z-score 3聪明管网节水数据发掘 聪明管网竣事数据量较年夜数据清洗完成后，就需要用MATLAB数据发掘东西和函数，完成数据发掘使命。 3.1数据发掘方式 数据发掘的方式有良多，经常使用的首要有以下五种： （1）聚类阐发：聚类阐发用在将数据分成分歧的组或簇，使得统一组内的数据类似度较高。MATLAB中的kmeans函数能够用在K-means聚类算法，clusterdata函数能够用在条理聚类算法。 （2）分类阐发：分类阐发用在按照已有的标识表记标帜数据，成立一个分类模子，然后用该模子对新的数据进行分类。MATLAB中的fitcecoc函数能够用在多种别分类，fitcsvm函数能够用在撑持向量机分类。 （3）联系关系法则发掘：联系关系法则发掘用在发觉数据集中的频仍项集和联系关系法则。MATLAB中的apriori函数能够用在频仍项集发掘，associationRules函数能够用在联系关系法则发掘。 （4）回归阐发：回归阐发用在成立一个数学模子，描写自变量和因变量之间的关系，并用该模子对新的自变量进行猜测。MATLAB中的fitlm函数能够用在线性回归阐发，fitrtree函数能够用在决议计划树回归阐发。 （5）神经收集阐发：神经收集在数据发掘中能够用在分类、回归、聚类等使命。常见的神经收集布局包罗多层感知器（MLP）、卷积神经收集（CNN）、轮回神经收集（RNN）等。 3.2数据发掘法式 Y市聪明管网压力数据多是分歧区域管网布局分歧管网压力需求分歧是以能够采取聚类阐发方式进行阐发，MATLAB中聚类阐发的示例法式以下： rng(1); % 设置随机种子，包管成果可复现 X = [randn(100,2)+1; randn(100,2)-1];% 利用k-means算法进行聚类阐发 k = 2; % 簇的个数 [idx, C] = kmeans(X, k);% 绘制聚类成果 figure; gscatter(X(:,1), X(:,2), idx, 'rg'); hold on; plot(C(:,1), C(:,2), 'kx', 'MarkerSize', 10, 'LineWidth', 2); legend('Cluster 1', 'Cluster 2', 'Centroids'); title('k-means Clustering'); 图3.聚类阐发散点图 图4回归阐发散点图 聪明管网节水数据发掘最主要的东西之一就是回归阐发，经由过程回归阐发成立数学模子找到管网节水数据的纪律，猜测管网节水策略。回归阐发是一种统计阐发方式，用在研究自变量（或猜测变量）与因变量之间的关系。它能够帮忙我们理解和猜测因变量若何跟着自变量的转变而转变。在回归阐发中，自变量凡是是已知的，而因变量是我们但愿猜测或注释的变量。回归阐发的方针是成立一个数学模子，该模子能够描写自变量与因变量之间的关系，并用在猜测因变量的值。常见的回归阐发方式包罗线性回归、多项式回归、岭回归、Lasso回归等。此中，线性回归是最经常使用的回归阐发方式之一。以下是MATLAB线性回归的法式算法示例： rng(1); % 设置随机种子，包管成果可复现 X = randn(100,1); y = 2*X + randn(100,1);% 利用线性回归阐发 mdl = fitlm(X, y);% 绘制数据散点图和回归线 figure; scatter(X, y); hold on; plot(X, predict(mdl, X), 'r', 'LineWidth', 2); xlabel('X'); ylabel('y'); legend('Data', 'Linear Regression'); title('Linear Regression Analysis');% 获得回归方程的系数和截距 coeff = mdl.Coefficients.Estimate; intercept = coeff(1); slope = coeff(2);% 计较线性相干系数 R = corrcoef(X, y); linear_r = R(1, 2);% 在图象上显示回归方程和线性相干系数 eqn = ['y = ' num2str(slope) ' * X + ' num2str(intercept)]; r_text = ['Linear R = ' num2str(linear_r)]; text(min(X), max(y), eqn, 'HorizontalAlignment', 'left', 'VerticalAlignment', 'top'); text(min(X), max(y)-0.1, r_text, 'HorizontalAlignment', 'left', 'VerticalAlignment', 'top'); 3.3人工神经收集发掘方式 神经收集（Neural Network）是一种摹拟人脑神经系统工作道理的数学模子，用在处理复杂的模式辨认和猜测问题。它由多个神经元（或称为节点）构成，这些神经元经由过程毗连权重彼此毗连，构成一个收集布局。神经收集凡是包括输入层、埋没层和输出层。输入层领受输入数据，埋没层对输入数据进行处置和转换，输出层发生终究的猜测成果。每一个神经元领受来自上一层神经元的输入，并经由过程激活函数对输入进行加权乞降和非线性变换，然后将成果传送给下一层神经元。神经收集的练习进程就是经由过程调剂毗连权重，使得收集可以或许对输入数据进行正确的猜测。常见的神经收集模子包罗前馈神经收集（Feedforward Neural Network）、轮回神经收集（Recurrent Neural Network）、卷积神经收集（Convolutional Neural Network）等。以下代码是一个利用MATLAB神经收集东西箱建立一个前馈神经收集，具有两个埋没层，别离有10个和5个神经元进行管网压力猜测的示例法式。 % 假定有以下输入特点和对应的输出压力数据 inputs = [0.5; 0.8; 0.6]; outputs = [10; 15; 12]; % 建立并设置装备摆设神经收集模子 net = feedforwardnet([10, 5]); % 建立一个前馈神经收集，具有两个埋没层，别离有10个和5个神经元net = configure(net, inputs, outputs); % 设置装备摆设收集的输入和输出巨细 % 设置练习参数 net.trainParam.epochs = 100; % 设置练习的迭代次数 net.trainParam.lr = 0.01; % 设置进修率 net.trainParam.goal = 0.01; % 设置练习方针，即误差的阈值 % 练习神经收集模子 net = train(net, inputs, outputs); % 利用练习好的模子进行猜测 predicted_outputs = net(inputs); % 显示猜测成果 disp('猜测成果：'); disp(predicted_outputs); 图5神经收集布局图 图6神经收集练习图 4 聪明管网节水数据潜伏价值发掘结论和瞻望 聪明管网节水数据对当局、供水单元、物业、用户等供用水相干方均有其潜伏价值，对当局来讲水量的削减和水质污染致使水资本严峻紧缺，经常是限制城市成长的瓶颈，当局经常经由过程调水项目和蓄水项目来减缓城市供水困难，经由过程发掘聪明管网数据和调蓄水量数据潜伏关系为城市供水计划供给参考。对供水单元来讲是毗连水源地和水龙头的要害，把握着年夜量的聪明管网资产和数据，可是若何发掘聪明管网节水数据还很长一段路要走，一个是本身利用数据的节水价值有待开辟，另外一个是能够给用户供给节水办事的潜伏价值。凡是供水单元经由过程对多年供水数据消息进行数学建模，能够较为正确猜测水源的供水量和用户的需水量，从而保障城市供水平安。经由过程出产消耗水科学轮回再操纵提高出产节水价值。经由过程城区用水户分区计量发掘聪明管网节水数据为用户供给潜伏价值，好比茕居白叟居家水量消息推送儿女报安然办事，供给更优良的供水潜伏价值。经由过程城区供水压力，分区设置压力报警阈值，实时调剂加压泵站压力启动泄压阀避免爆管产生实现节水消息的潜伏价值。成立城区供水数字孪生模子，科学计划，科学调剂，削减水锤等供水患害的产生，到达节水潜伏价值的实现。对年夜用户来讲供水企业供给夜间最小流量诊断办事，为年夜用户供给分歧区域的用水最小流量，削减跑冒滴漏，节俭水资本，削减漏水引发的财富丧失，实现节水潜伏价值。 参考文献： [1]廖芹. 数据发掘与数学建模[M].北京:国防工业出书社,2010:49-50. [2]郭炜星. 数据发掘分类算法研究[D].浙江年夜学,2008:34-35. [3]Han JW. Micheline K. Data mining-concepts and techniques [M]. 北京：高档教育出书社，2001：56-57. [4]张雅君, 刘全胜. 需水量猜测方式的评析与择优[J].中国给水排水,2001,(07):27-29. [5]Allaher DR. Boland J. LePlastrier BJ. Methods for Forecastin UrbanDemands[M].Australian：Australian water resources council，1981：279（5359）：2063-2064. [6]傅金祥,马兴冠.水资本需求猜测和具有的首要问题切磋[J].中国给水排水,2002,(10):27-29. [7]Pan Nin Tan. Michael Steinbach, Vipin Kumar. Introduction to Data Mining [M]. 北京：人平易近邮电出书社，2004：102-105. [8]刘同明.数据发掘手艺和其利用[M].长沙:国防工业出书社,2001. 1-12. [9]Huan Z. Extensions to the Koreans alorithm for clustering Laure data sets with categorical values [J]. Data Minim and Knowledge Discover, 1998(2).20-56
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