基于SMOTE-ENN-GWO-SVM模型的低成本直饮水管道漏损预警OA

【目的】直饮水管道漏损是我国供水行业长期面临的难题,不仅影响居民正常用水,还造成大量饮用水资源浪费,给供水企业带来显著经济损失。当前漏损检测技术存在设备成本高、智能化水平不足以及数据类别不平衡等挑战。【方法】针对这些问题,提出一种基于恒压供水原理的低成本管道漏损预警模型。基于恒压供水原理,利用供水变频器的频率、电压、电流、转速等运行参数的动态变化,结合智能算法与机器学习技术构建SMOTE-ENN-GWO-SVM漏损预警模型,采用SMOTE算法对样本数据进行过采样以平衡类别分布,利用ENN算法清洗噪声样本,最后通过灰狼优化算法调整SVM的关键超参数,以提升模型性能。【结果】结果表明:SMOTE-ENN-GWO-SVM模型准确率为98.16%,F1为0.9523,皆优于对比模型。【结论】该方法显著提高了漏损识别的准确性和鲁棒性。其低成本、高精度的特点可满足直饮水系统在实际应用中对漏损检测的敏捷响应与可靠性要求,为提升城市水资源管理效率提供了技术支撑。