清晨好,您是今天最早来到科研通的研友!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您科研之路漫漫前行!

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
xiaofeixia完成签到 ,获得积分10
22秒前
ys完成签到 ,获得积分10
40秒前
grace完成签到,获得积分10
44秒前
ll完成签到,获得积分20
52秒前
852应助ll采纳,获得10
57秒前
mojito完成签到 ,获得积分10
58秒前
muriel完成签到,获得积分10
1分钟前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
奥利奥利奥完成签到 ,获得积分10
1分钟前
2分钟前
Dave发布了新的文献求助10
2分钟前
DouBo完成签到,获得积分10
2分钟前
Richardisme完成签到 ,获得积分10
2分钟前
qianchang完成签到,获得积分10
2分钟前
yuiop完成签到,获得积分10
3分钟前
liuyc完成签到 ,获得积分10
3分钟前
3分钟前
ll发布了新的文献求助10
3分钟前
糖果苏扬完成签到 ,获得积分10
3分钟前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
3分钟前
zhang完成签到 ,获得积分10
3分钟前
蝴蝶完成签到 ,获得积分10
3分钟前
naczx完成签到,获得积分0
4分钟前
Dave发布了新的文献求助10
4分钟前
FashionBoy应助Dave采纳,获得10
4分钟前
yi完成签到,获得积分10
5分钟前
陈龙完成签到,获得积分10
5分钟前
rockyshi完成签到 ,获得积分10
6分钟前
刘刘完成签到 ,获得积分10
6分钟前
6分钟前
Dave发布了新的文献求助10
6分钟前
HCT完成签到,获得积分10
6分钟前
小象完成签到,获得积分10
7分钟前
7分钟前
在水一方应助Dave采纳,获得10
7分钟前
淡淡兔子完成签到 ,获得积分10
7分钟前
8分钟前
Dave发布了新的文献求助10
8分钟前
慕青应助科研通管家采纳,获得10
9分钟前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
9分钟前
高分求助中
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 350
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 320
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 3990502
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3532220
关于积分的说明 11256532
捐赠科研通 3271046
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1805207
邀请新用户注册赠送积分活动 882302
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809234