敏感性导向聚类法在供水管网模型校准参数分组中的应用研究

文章链接：https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1029/2021WR031206

作者信息

• Xinran Chen，同济大学
• Xiao Zhou，清华大学（通讯作者）
• Kunlun Xin，同济大学（通讯作者）
• Ziyuan Liao，同济大学
• Hexiang Yan，同济大学
• Jiaying Wang，同济大学
• Tao Tao，同济大学

主要内容

供水管网模型校准面临参数众多、监测数据有限等问题，传统手动分组方法效果不佳。本研究提出敏感性导向的聚类（SOC）方法，分两阶段聚类管道，先对高灵敏度管道基于特征聚类，再将低灵敏度管道归入高灵敏度管道组，并用 Levenberg - Marquardt 算法校准参数。通过江苏和上海的案例研究表明，SOC 在算法收敛性和校准准确性上优于加权 K - 均值 ++ 方法，与多种校准算法结合效果良好，且在实际大型管网中计算效率高，为供水管网模型校准提供有效分组方法，未来可进一步优化监测与算法结合。