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Detecting anomalies in water distribution networks using EPR modelling paradigm

机译：使用EPR建模范例检测供水网络中的异常

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Sustainable management of water distribution networks (WDNs) requires effective exploitation of available data from pressure/flow devices. Water companies collect a large amount of such data, which need to be managed correctly and analysed effectively using appropriate techniques. Furthermore, water companies need to balance the data gathering and handling costs with the benefits of extracting useful information. Recent approaches implementing data mining techniques for analysing pressure/flow data appear very promising, because they can automate mundane tasks involved in data analysis process and efficiently deal with sensor data collected. Furthermore, they rely on empirical observations of a WDN behaviour over time, allowing reproducing/predicting possible future behaviour of the network. This paper investigates the effectiveness of the evolutionary polynomial regression (EPR) paradigm to reproduce the behaviour of a WDN using online data recorded by low-cost pressure/flow devices. Using data from a real district metered area, the case study presented shows that by using the EPR paradigm a model can be built which enables the accurate reproduction and prediction of the WDN behaviour over time and detection of flow anomalies due to possible unreported bursts or unknown increase of water withdrawal. Such an EPR model might be integrated into an early warning system to raise alarms when anomalies are detected.
机译：供水网络的可持续管理需要有效利用压力/流量设备中的可用数据。自来水公司收集了大量此类数据，需要使用适当的技术对其进行正确管理和有效分析。此外，自来水公司需要在数据收集和处理成本与提取有用信息的好处之间取得平衡。实施用于分析压力/流量数据的数据挖掘技术的最新方法似乎很有希望，因为它们可以自动执行数据分析过程中涉及的平凡任务，并有效地处理收集的传感器数据。此外，它们依赖于对WDN行为随时间的经验观察，从而可以重现/预测网络的未来可能行为。本文研究了进化多项式回归（EPR）范式使用低成本压力/流量设备记录的在线数据重现WDN行为的有效性。案例研究显示，使用真实地区的计量区域数据，通过使用EPR范例，可以建立一个模型，该模型可以随着时间的推移准确地重现和预测WDN行为，并可以检测由于可能的未报告突发或未知流量引起的流量异常。增加取水量。可以将这种EPR模型集成到预警系统中，以在检测到异常时发出警报。

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