Learning-Driven Dynamic Multimodal Optimization Algorithm for Real-Time Traceability of Water Pollution

可追溯性 计算机科学 管道(软件) 支持向量机 水质 比例(比率) 污染 质量(理念) 管道运输 节点(物理) 算法 数据挖掘 实时计算 机器学习 环境科学 工程类 环境工程 生态学 哲学 物理 软件工程 结构工程 认识论 量子力学 生物 程序设计语言
作者
Xuesong Yan,Xing Guo,Jin Chen,Chengyu Hu,Wenyin Gong,Liang Gao
出处
期刊:IEEE transactions on artificial intelligence [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:5 (6): 2472-2481
标识
DOI:10.1109/tai.2024.3355027
摘要

In recent years, water quality safety problems caused by sudden urban drinking water contamination events have attracted the attention of experts in China and abroad. After an occurrence of urban water pollution, it is challenging to locate the pollution source in real time according to the information collected by water quality sensors and then quickly deduce the injection location, injection concentration quality, and other characteristics of the pollution source. In this paper, we propose a learning-driven dynamic multimodal optimization algorithm framework that combines various machine learning algorithms. First, it uses the support vector machine (SVM) model to scale down and perform node probability estimation for a large-scale water supply pipeline network. Second, by predicting the uncertainty parameters of the pipe network when setting the pipe network simulation parameters, the framework can narrow the gap between simulation and real conditions, giving the pollution source characteristics obtained by the algorithm solution a higher confidence level. The experimental results show that the algorithm framework can achieve real-time traceability of water pollution for large-scale, uncertain pipe network environments and can obtain better accuracy and real-time performance than other dynamic algorithms.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
4秒前
蓝意完成签到,获得积分0
5秒前
xiaohongmao完成签到,获得积分10
10秒前
13秒前
qweerrtt完成签到,获得积分10
20秒前
20秒前
与共发布了新的文献求助10
21秒前
carly完成签到 ,获得积分10
22秒前
颢懿完成签到 ,获得积分10
25秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
26秒前
28秒前
ljc完成签到 ,获得积分10
29秒前
Java完成签到,获得积分10
33秒前
35秒前
鲤鱼安青完成签到 ,获得积分10
37秒前
37秒前
dollarpuff完成签到 ,获得积分10
40秒前
40秒前
mmmmmMM完成签到,获得积分10
47秒前
luckweb完成签到,获得积分10
53秒前
猫的毛完成签到 ,获得积分10
54秒前
nicky完成签到 ,获得积分10
55秒前
麦子完成签到 ,获得积分10
56秒前
56秒前
Wilson完成签到 ,获得积分10
57秒前
luckweb发布了新的文献求助10
57秒前
57秒前
1分钟前
1分钟前
传奇3应助wujiwuhui采纳,获得10
1分钟前
开心寄松完成签到,获得积分10
1分钟前
北宫完成签到 ,获得积分10
1分钟前
wansida完成签到,获得积分10
1分钟前
QXS完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
菠萝完成签到 ,获得积分10
1分钟前
领导范儿应助Villanellel采纳,获得10
1分钟前
wintersss完成签到,获得积分10
1分钟前
尹尹发布了新的文献求助10
1分钟前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds.Vol2 1100
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038066
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3575779
关于积分的说明 11373801
捐赠科研通 3305584
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819239
邀请新用户注册赠送积分活动 892655
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815022