城市供水水质异常检测方法研究.pdf

指导教师签名:—≤邋一堕蛰论文作者签名:论文评阅人评阅人答辩委员会主席:委员
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致谢七年的浙大求学生涯转眼就要接近尾声了,如果说紫金港的四年让我成长,玉泉的研究生三年则让我进一步成熟。值此论文付梓之际,往事历历在目,有太多的感谢要表达。首先,我要将感谢献给我的导师一一侯迪波副教授。感谢三年来在我的学业上和生活上的热心鼓励、耐心指导和倾力帮助。侯老师那严谨务实的治学作风,通观全局的统筹能力和积极豁达的生活态度将使我终身受益。一日为师终身为师,在此,再次向侯老师表示崇高的敬意和感谢。其次,我要将感激献给张光新教授。张老师严谨的学风、渊博的知识和忘我的敬业精神展现了浙大人的风貌,完美诠释了浙大“求是”精神。张老师的教诲我永记于心,再次向张老师表示崇高的敬意与感激。感谢黄平捷副教授在我的学业和工作上给予的耐心指导和倾心帮助。黄老师对!感谢已毕业的李国厚博士、陈锡爱博士、徐益挺硕士、蔡文硕士、储海兵硕士、朱琼瑶硕士、郑舒尹硕士、岳飞亨硕士、樊文杰硕士、高觅谛硕士、田径硕士和在校的陈佩华师姐、康旭升师兄、宋筱轩师兄、赵海峰师兄等给我的帮助,从他们那里得到了不少启发,学到了很多宝贵的知识。感谢何慧梅、赵龙舫、郑会、张坚、武尚智、郭诚、刘掂、张武波、唐华溢、冯璐、代雷雷、李家琛、刘洋、李弦、冯天恒等实验室所有同学们,感谢我的室友王欣、杨学军和孙历霞同学,感谢他们在学习和生活上给我的帮助和支持,感谢他!由衷的感谢我的父亲、母亲和奶奶,感谢你们的养育之恩,是你们的关爱与支持让我走上大学,走到现在并将好好地走向将来,你们是我一生的最爱。衷心感谢每一个帮助过我的亲人和朋友恍荒忝陈弱20133浙江大学硕士学位论文
摘要随着经济的快速发展,江河湖泊水质污染事件和饮用水安全问题频繁发生。目前很多在线水质监测系统根据阈值报警的现状,无法满足对水质污染事件进行智能检测的需要。研究基于在线水质参数进行水质异常检测的方法,可对水质污染事故及时预警,有效减少污染造成的损失,保障水环境安全,具有重要理论意义和应用价值。本文重点围绕城市供水水质预测、异常波动的检测、异常信息类别判断等方法开展研究,主要工作和创新点如下:(1)水质预测方法。经方案比较,选取自优化径向基函数RBF难确定的问题,研究提出了差分进化算法自动寻优预测方法,并进行了预测实验分析。预测结果表明,该方法可以较好地克服水质正常周期波动的影响,识别出非平稳波动信号,为后续进一步进行水质异常检测提供了初筛可疑信号。同时,实验验证了所研究方法具有较高的预测精度,减少了人工设置参数的繁琐性,水质预测智能性有所提升。(2)具有较大的误报率。为了解决这一问题,研究了小波变换模极大值去噪方法,通过对预测值和实测值相比较得到的残差序列进行小波去噪,之后再根据去噪后的残差值与异常阈值的偏离程度来判定水质是否存在异常。实验证明此方法能在保持检测率的同时减小误报率。(3)基线变化和水质异常事件的判别方法。采用多项式拟合的方法提取异常点前时间序列表示FCM着进行在线模式匹配,判断异常信息是属于基线变化还是异常事件。采用流量、余氯、和电导率等易受工艺操作影响的水质参数时间序列数据进行了异常信息判别实验分析,验证了所研究方法可较好地区分基线变化和水质事件异常,从而进一步提高了异常检测算法本文对城市供水水质异常检测方法的研究将有助于实现水质异常实时监测,为建立高度自动化、信息化的水质预警系统奠定基础。关键词:水质异常检测,水质预测,异常分类,神经性能。Basis浙江大学硕士学位论文
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