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題目(居中，黑體、二號)

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作者單位(居中，楷體_GB2312，五號，1.2.3.切記不要用自動編號)

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摘 要(黑體，五號):具體內(nèi)容(楷體or楷體_GB2312，五號，兩端對齊)

關(guān)鍵詞(黑體，五號);具體內(nèi)容(楷體or楷體_GB2312，五號，詞之間用分號，兩端對齊)

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正文(宋體、五號)

1 一級標(biāo)題:頂格，小四，楷體or楷體_GB2312，加黑

1.1 二級標(biāo)題:頂格，五號，宋體加黑

1.1.1 三級標(biāo)題:頂格、五號，宋體

全文圖、表居中，表選所有框線;

圖題、表題:居中、小五、黑體

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參考文獻(xiàn):(←這四個字，頂格，小四，楷體or楷體_GB2312，加黑)

[1](中文宋體，英文 Times New Roman，小五，英文的參考文獻(xiàn)留著，中文參考文獻(xiàn)對應(yīng)的英文部分刪掉。)

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作者信息(宋體、小五)：作者信息不留照片和聯(lián)系方式，寫清姓名、年齡、公司、職位、職稱、工作成就成果就好。

基金項目（黑體、小五）：具體內(nèi)容

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智慧供水管網(wǎng)節(jié)水?dāng)?shù)據(jù)清洗挖掘方法研究

王小斌

（延安水務(wù)環(huán)保集團(tuán)自來水有限公司，延安水務(wù)環(huán)保集團(tuán)檢測技術(shù)服務(wù)有限公司，延安，716000）

摘 要：本論文旨在研究智慧供水管網(wǎng)節(jié)水?dāng)?shù)據(jù)清洗和挖掘的方法。首先，探討了智慧供水管網(wǎng)數(shù)據(jù)收集的方法和重要性，包括用水量、壓力、數(shù)字孿生等信息。其次，使用MATLAB中函數(shù)工具對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理，包括去除異常值、填補(bǔ)缺失值等，以確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性。再次，采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對清洗后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘，編寫MATLAB聚類分析、回歸分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等程序?qū)χ腔酃芫W(wǎng)節(jié)水?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，為智慧管網(wǎng)節(jié)水?dāng)?shù)據(jù)挖掘提供參考。最后展望了政府、供水、用水戶對智慧供水管網(wǎng)節(jié)水?dāng)?shù)據(jù)挖掘的潛在價值和數(shù)據(jù)挖掘的意義。

關(guān)鍵詞：智慧管網(wǎng)；節(jié)水；數(shù)據(jù)清洗；數(shù)據(jù)挖掘

智慧供水管網(wǎng)是指利用先進(jìn)的傳感器、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、大數(shù)據(jù)分析和人工智能等技術(shù)手段，對供水管網(wǎng)進(jìn)行實時監(jiān)測、智能管理和優(yōu)化運(yùn)營的系統(tǒng)。它通過采集供水管網(wǎng)各個節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)，包括水質(zhì)、水壓、流量等信息，并將這些數(shù)據(jù)傳輸?shù)街行目刂葡到y(tǒng)進(jìn)行分析和處理。通過對數(shù)據(jù)的分析和預(yù)測，智慧供水管網(wǎng)可以實現(xiàn)對供水系統(tǒng)的智能化監(jiān)控、故障預(yù)警和遠(yuǎn)程控制，提高供水系統(tǒng)的運(yùn)行效率、水資源利用效率和服務(wù)質(zhì)量。供水管網(wǎng)智慧化是未來各種技術(shù)交叉嫁接的過程，最本質(zhì)的是安全供水，創(chuàng)新點(diǎn)在于智慧化。智慧化怎么走還沒確定的答案，有一點(diǎn)是肯定的，那就是利用現(xiàn)代科技成果使城市供水更安全更可靠更便捷。智慧管網(wǎng)如何智慧化，數(shù)據(jù)是關(guān)鍵。因此基于這個邏輯，對智慧供水管網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行梳理，研究管網(wǎng)數(shù)據(jù)清洗挖掘的方法，以Y城市為例從智慧管網(wǎng)數(shù)據(jù)收集，數(shù)據(jù)清洗，數(shù)據(jù)價值挖掘的角度探索智慧供水管網(wǎng)數(shù)據(jù)的隱藏價值，為更好更安全的供水提供參考。

1智慧管網(wǎng)節(jié)水?dāng)?shù)據(jù)收集

通過現(xiàn)場測量、設(shè)計文件、地理信息系統(tǒng)（GIS）等手段收集與管網(wǎng)相關(guān)的數(shù)據(jù)，包括管道幾何信息（管徑、長度、連接關(guān)系等）、管道材質(zhì)、節(jié)點(diǎn)位置、邊界條件（入口流量、出口壓力等）等。

1.1數(shù)據(jù)采集點(diǎn)的設(shè)置

數(shù)據(jù)采集是智慧供水管網(wǎng)的基礎(chǔ)，設(shè)置合理的數(shù)據(jù)采集點(diǎn)是數(shù)據(jù)采集的關(guān)鍵。數(shù)據(jù)采集點(diǎn)位有以下三種方法：（1）網(wǎng)絡(luò)模型分析法。通過使用水力模型軟件，對管網(wǎng)進(jìn)行模擬和分析，可以幫助確定最佳的監(jiān)測點(diǎn)位置。模型分析可以評估管網(wǎng)的流量和壓力分布情況，識別潛在的問題區(qū)域，并確定最需要監(jiān)測的位置。二（2）網(wǎng)絡(luò)分區(qū)劃分法。將管網(wǎng)劃分為不同的區(qū)域或分區(qū)，根據(jù)每個區(qū)域的特點(diǎn)和需求，設(shè)置相應(yīng)的監(jiān)測點(diǎn)。分區(qū)可以根據(jù)地理位置、管徑、用途等因素進(jìn)行劃分，以便更好地監(jiān)測和管理管網(wǎng)的流量和壓力。（3）監(jiān)測點(diǎn)密度法。根據(jù)管網(wǎng)的規(guī)模和復(fù)雜程度，確定監(jiān)測點(diǎn)的密度。在管網(wǎng)較大或復(fù)雜的情況下，可能需要增加監(jiān)測點(diǎn)的密度，以更全面地了解管網(wǎng)的流量和壓力情況。而在管網(wǎng)較小或簡單的情況下，可以適度減少監(jiān)測點(diǎn)的密度，以降低成本和維護(hù)工作量。

1.2數(shù)據(jù)收集的基礎(chǔ)保障

要保證管網(wǎng)數(shù)據(jù)可靠準(zhǔn)確，需要做好三方面工作。首先，選擇適合的監(jiān)測設(shè)備和可靠的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸設(shè)備，如流量計、壓力傳感器、水質(zhì)傳感器，自動化的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)等。準(zhǔn)確將監(jiān)測點(diǎn)的數(shù)據(jù)傳輸?shù)街醒霐?shù)據(jù)庫或監(jiān)測中心，進(jìn)行實時監(jiān)測和分析。其次，對傳感器定期維護(hù)和校準(zhǔn)，維護(hù)包括設(shè)備清潔、故障排除和更換等，而校準(zhǔn)則是通過與標(biāo)準(zhǔn)設(shè)備進(jìn)行比對，確保監(jiān)測設(shè)備的準(zhǔn)確度和一致性。最后，建立數(shù)據(jù)收集處理管理機(jī)構(gòu)，保證所有收集的智慧管網(wǎng)數(shù)據(jù)收集規(guī)則和機(jī)制，并且探索數(shù)據(jù)的潛在價值。

2數(shù)據(jù)清洗

智慧管網(wǎng)數(shù)據(jù)清洗是一項最基礎(chǔ)的工作，我們使用數(shù)據(jù)清洗技術(shù)對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括去除異常值、填補(bǔ)缺失值等，以確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性。

2.1數(shù)據(jù)清洗方法

數(shù)據(jù)清洗是指對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，以去除錯誤、不一致或無效的數(shù)據(jù)，使其適合進(jìn)一步分析和建模。使用MATLAB中各種函數(shù)和工具箱可以進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，相關(guān)清洗步驟有以下幾種：（1）缺失值處理：使用MATLAB的函數(shù)（如isnan、ismissing）來檢測和處理缺失值。你可以選擇刪除包含缺失值的行或列，或者使用插值方法填充缺失值。

（2）異常值處理：使用統(tǒng)計方法（如均值、中位數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差）來檢測和處理異常值。你可以選擇刪除異常值或使用插值方法進(jìn)行替換。

（3）數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換：使用MATLAB的函數(shù)（如str2double、str2num）將字符串類型的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)值類型。你還可以使用datetime函數(shù)將日期和時間數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為MATLAB的日期時間格式。

（4）數(shù)據(jù)重復(fù)處理：使用MATLAB的函數(shù)（如unique）來查找和刪除重復(fù)的數(shù)據(jù)。

（5）數(shù)據(jù)格式化：使用MATLAB的函數(shù)（如sprintf）來格式化數(shù)據(jù)的顯示方式，以便更好地呈現(xiàn)和理解數(shù)據(jù)。

（6）數(shù)據(jù)篩選和排序：使用MATLAB的邏輯運(yùn)算符和函數(shù)（如find、sort）來篩選和排序數(shù)據(jù)，以便選擇感興趣的數(shù)據(jù)子集。

（7）數(shù)據(jù)合并和拆分：使用MATLAB的函數(shù)（如vertcat、horzcat）將多個數(shù)據(jù)集合并為一個，或者使用splitapply函數(shù)將數(shù)據(jù)拆分為多個子集進(jìn)行處理。

2.2數(shù)據(jù)清洗程序

以下是對Y某區(qū)域壓力數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)局清洗的MATLAB程序操作示例：

filename = 'C:\p_data.txt';  % 文件路徑和名稱

data = importdata(filename);

disp('文件數(shù)據(jù)：');

disp(data);文件數(shù)據(jù)：

    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); % 檢測缺失值

data_filled = fillmissing(data, 'linear');% 使用插值方法來填充缺失值

outliers = isoutlier(data);  % 判斷異常值

data(outliers) = [];  % 刪除異常值

boxplot(data);  % 繪制箱線圖

z_scores = zscore(data);  % 計算Z-score

  圖1異常值未刪除z-score               圖2異常值刪除后z-score   

3智慧管網(wǎng)節(jié)水?dāng)?shù)據(jù)挖掘

智慧管網(wǎng)結(jié)束數(shù)據(jù)量較大數(shù)據(jù)清洗完成后，就需要用MATLAB數(shù)據(jù)挖掘工具和函數(shù)，完成數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)。

3.1數(shù)據(jù)挖掘方法

數(shù)據(jù)挖掘的方法有很多，常用的主要有以下五種：

（1）聚類分析：聚類分析用于將數(shù)據(jù)分成不同的組或簇，使得同一組內(nèi)的數(shù)據(jù)相似度較高。MATLAB中的kmeans函數(shù)可以用于K-means聚類算法，clusterdata函數(shù)可以用于層次聚類算法。

（2）分類分析：分類分析用于根據(jù)已有的標(biāo)記數(shù)據(jù)，建立一個分類模型，然后用該模型對新的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。MATLAB中的fitcecoc函數(shù)可以用于多類別分類，fitcsvm函數(shù)可以用于支持向量機(jī)分類。

（3）關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘：關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中的頻繁項集和關(guān)聯(lián)規(guī)則。MATLAB中的apriori函數(shù)可以用于頻繁項集挖掘，associationRules函數(shù)可以用于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘。

（4）回歸分析：回歸分析用于建立一個數(shù)學(xué)模型，描述自變量和因變量之間的關(guān)系，并用該模型對新的自變量進(jìn)行預(yù)測。MATLAB中的fitlm函數(shù)可以用于線性回歸分析，fitrtree函數(shù)可以用于決策樹回歸分析。

（5）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在數(shù)據(jù)挖掘中可以用于分類、回歸、聚類等任務(wù)。常見的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)包括多層感知器（MLP）、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）等。

3.2數(shù)據(jù)挖掘程序

Y市智慧管網(wǎng)壓力數(shù)據(jù)多是不同區(qū)域管網(wǎng)結(jié)構(gòu)不同管網(wǎng)壓力需求不同因此可以采用聚類分析方法進(jìn)行分析，MATLAB中聚類分析的示例程序如下：

rng(1); % 設(shè)置隨機(jī)種子，保證結(jié)果可復(fù)現(xiàn)

X = [randn(100,2)+1; randn(100,2)-1];% 使用k-means算法進(jìn)行聚類分析

k = 2; % 簇的個數(shù)

[idx, C] = kmeans(X, k);% 繪制聚類結(jié)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');

圖3.聚類分析散點(diǎn)圖                             圖4回歸分析散點(diǎn)圖

智慧管網(wǎng)節(jié)水?dāng)?shù)據(jù)挖掘最重要的工具之一就是回歸分析，通過回歸分析建立數(shù)學(xué)模型找到管網(wǎng)節(jié)水?dāng)?shù)據(jù)的規(guī)律，預(yù)測管網(wǎng)節(jié)水策略。回歸分析是一種統(tǒng)計分析方法，用于研究自變量（或預(yù)測變量）與因變量之間的關(guān)系。它可以幫助我們理解和預(yù)測因變量如何隨著自變量的變化而變化。在回歸分析中，自變量通常是已知的，而因變量是我們希望預(yù)測或解釋的變量�；貧w分析的目標(biāo)是建立一個數(shù)學(xué)模型，該模型可以描述自變量與因變量之間的關(guān)系，并用于預(yù)測因變量的值。常見的回歸分析方法包括線性回歸、多項式回歸、嶺回歸、Lasso回歸等。其中，線性回歸是最常用的回歸分析方法之一。以下是MATLAB線性回歸的程序算法示例：

rng(1); % 設(shè)置隨機(jī)種子，保證結(jié)果可復(fù)現(xiàn)

X = randn(100,1);

y = 2*X + randn(100,1);% 使用線性回歸分析

mdl = fitlm(X, y);% 繪制數(shù)據(jù)散點(diǎn)圖和回歸線

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');% 獲取回歸方程的系數(shù)和截距

coeff = mdl.Coefficients.Estimate;

intercept = coeff(1);

slope = coeff(2);% 計算線性相關(guān)系數(shù)

R = corrcoef(X, y);

linear_r = R(1, 2);% 在圖像上顯示回歸方程和線性相關(guān)系數(shù)

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人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)挖掘方法

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Neural Network）是一種模擬人腦神經(jīng)系統(tǒng)工作原理的數(shù)學(xué)模型，用于解決復(fù)雜的模式識別和預(yù)測問題。它由多個神經(jīng)元（或稱為節(jié)點(diǎn)）組成，這些神經(jīng)元通過連接權(quán)重相互連接，形成一個網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常包含輸入層、隱藏層和輸出層。輸入層接收輸入數(shù)據(jù)，隱藏層對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和轉(zhuǎn)換，輸出層產(chǎn)生最終的預(yù)測結(jié)果。每個神經(jīng)元接收來自上一層神經(jīng)元的輸入，并通過激活函數(shù)對輸入進(jìn)行加權(quán)求和和非線性變換，然后將結(jié)果傳遞給下一層神經(jīng)元。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程就是通過調(diào)整連接權(quán)重，使得網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)�輸入�?shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)測。常見的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Feedforward Neural Network）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Network）、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network）等。以下代碼是一個使用MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱創(chuàng)建一個前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，具有兩個隱藏層，分別有10個和5個神經(jīng)元進(jìn)行管網(wǎng)壓力預(yù)測的示例程序。

% 假設(shè)有以下輸入特征和對應(yīng)的輸出壓力數(shù)據(jù)

inputs = [0.5; 0.8; 0.6];

outputs = [10; 15; 12];

% 創(chuàng)建并配置神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

net = feedforwardnet([10, 5]); % 創(chuàng)建一個前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，具有兩個隱藏層，分別有10個和5個神經(jīng)元net = configure(net, inputs, outputs); % 配置網(wǎng)絡(luò)的輸入和輸出大小

% 設(shè)置訓(xùn)練參數(shù)

net.trainParam.epochs = 100; % 設(shè)置訓(xùn)練的迭代次數(shù)

net.trainParam.lr = 0.01; % 設(shè)置學(xué)習(xí)率

net.trainParam.goal = 0.01; % 設(shè)置訓(xùn)練目標(biāo)，即誤差的閾值

% 訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

net = train(net, inputs, outputs);

% 使用訓(xùn)練好的模型進(jìn)行預(yù)測

predicted_outputs = net(inputs);

% 顯示預(yù)測結(jié)果

disp('預(yù)測結(jié)果：');

disp(predicted_outputs);

圖5神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖                        圖6神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練圖     

4 智慧管網(wǎng)節(jié)水?dāng)?shù)據(jù)潛在價值挖掘結(jié)論及展望

智慧管網(wǎng)節(jié)水?dāng)?shù)據(jù)對政府、供水單位、物業(yè)、用戶等供用水相關(guān)方均有其潛在價值，對政府來說水量的減少和水質(zhì)污染導(dǎo)致水資源嚴(yán)重緊缺，常常是限制城市發(fā)展的瓶頸，政府常常通過調(diào)水工程和蓄水工程來緩解城市供水難題，通過挖掘智慧管網(wǎng)數(shù)據(jù)和調(diào)蓄水量數(shù)據(jù)潛在關(guān)系為城市供水規(guī)劃提供參考。對供水單位來說是連接水源地和水龍頭的關(guān)鍵，掌握著大量的智慧管網(wǎng)資產(chǎn)和數(shù)據(jù)，但是如何挖掘智慧管網(wǎng)節(jié)水?dāng)?shù)據(jù)還有很長一段路要走，一個是自己使用數(shù)據(jù)的節(jié)水價值有待開發(fā)，另一個是可以給用戶提供節(jié)水服務(wù)的潛在價值。通常供水單位通過對多年供水?dāng)?shù)據(jù)信息進(jìn)行數(shù)學(xué)建模，可以較為準(zhǔn)確預(yù)測水源的供水量和用戶的需水量，從而保障城市供水安全。通過生產(chǎn)損耗水科學(xué)循環(huán)再利用提高生產(chǎn)節(jié)水價值。通過城區(qū)用水戶分區(qū)計量挖掘智慧管網(wǎng)節(jié)水?dāng)?shù)據(jù)為用戶提供潛在價值，比如獨(dú)居老人居家水量信息推送兒女報平安服務(wù)，提供更優(yōu)質(zhì)的供水潛在價值。通過城區(qū)供水壓力，分區(qū)設(shè)置壓力報警閾值，及時調(diào)整加壓泵站壓力啟動泄壓閥防止爆管發(fā)生實現(xiàn)節(jié)水信息的潛在價值。建立城區(qū)供水?dāng)?shù)字孿生模型，科學(xué)規(guī)劃，科學(xué)調(diào)度，減少水錘等供水災(zāi)害的發(fā)生，達(dá)到節(jié)水潛在價值的實現(xiàn)。對于大用戶來說供水企業(yè)提供夜間最小流量診斷服務(wù)，為大用戶提供不同區(qū)域的用水最小流量，減少跑冒滴漏，節(jié)約水資源，減少漏水引起的財產(chǎn)損失，實現(xiàn)節(jié)水潛在價值。

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