基于XGBoost-LSTM模型的供水管网余氯预测及预警方法OA

【目的】供水管网是城市运行的命脉,保障其水质安全至关重要。随着智慧水务的深入推进,在线监测仪器正逐步取代传统人工检测,成为水质监控的主要方式。在这一体系中,余氯在线监测尤为关键,是城市管网水质安全的第一道防线。而电极式余氯传感器在使用中会产生信号衰减影响监测数据。本文旨在解决供水管网安培法余氯电极信号衰减导致的测量偏差问题,并推动水质监测向“主动预测预警”转型。【方法】本文部署比色法与电极法并行监测系统,构建融合数据驱动的极端梯度提升和长短期记忆网络(XGBoost-LSTM)混合模型。其中,XGBoost算法用于校正电极信号以获得高精度余氯序列,LSTM模型实现余氯时间序列多步预测,据此搭建具备故障自诊断与异常识别功能的预警系统,形成智能预测预警方法。【结果】XGBoost补偿模型将电极测量34 d的平均绝对误差由0.2526 mg/L降至0.1102 mg/L,降幅达56.37%;LSTM预测模型在前2 h内的预测偏差为0.0166~0.0264 mg/L,相对误差为3.5%~5.7%。并构建了基于预测值的三级动态阈值水质预警机制。在多次真实管网异常事件中,本系统成功实现余氯在线预测预警,验证了其有效性与可靠性。【结论】本文构建“精准补偿-智能预测-超前预警”的一体化技术闭环,既为攻克电极信号衰减难题提供创新性解决方案,也为保障城市供水水质安全提供智能化的技术支撑。