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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.
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