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Contaminant source identification of water distribution networks using cultural algorithm

机译：基于文化算法的自来水管网污染物源识别

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In recent years, the drinking water pollution incident occurred frequently, a serious threat tornsocial stability and security. By using the sensor networks real‐time monitoring the urban waterrnsupply networks, the water pollution event probability can be greatly reduced. But knowingrnhow to use the water quality monitor sensor networks to collect information to identify pollutionrnsources is still a challenging problem. In this paper, we formulate the contaminant source identificationrnproblem into an optimization problem, and then design the cultural algorithm to solve itrnby considering different sizes of water supply networks as the experimental data. Finally, thernexperimental results verify the effectiveness and robustness of the proposed method.
机译：近年来，饮用水污染事件频发，严重威胁着社会的稳定与安全。通过使用传感器网络实时监测城市供水网络，可以大大降低水污染事件发生的可能性。但是，知道如何使用水质监测器传感器网络来收集信息以识别污染源仍然是一个具有挑战性的问题。在本文中，我们将污染物源识别问题化为一个优化问题，然后设计文化算法以将不同规模的供水网络作为实验数据加以解决。最后，实验结果验证了该方法的有效性和鲁棒性。

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