图神经网络实现供水管网多点泄漏定位
原文标题：Multiple Leak Localization in Water Distribution Networks through Graph Neural Networks
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研究提出图神经网络模型，可在不预设泄漏数量、不穷举泄漏组合的情况下定位多个同时发生的泄漏。在 31 节点 Hanoi 与 92 节点 NET3 两个基准网络上，准确率分别比 MLP、SVM、KNN、随机森林等分类器最高提升 12% 与 20%。跨网络一致表现支持该方法可扩展性。
- 问题
- 供水管网多点同时泄漏时，如何在不预设泄漏数量的情况下定位。
- 方法
- 用图神经网络直接建模管网拓扑，训练时无需穷举泄漏组合，可定位数量可变的泄漏。
- 结果
- 在 Hanoi 与 NET3 上准确率分别比 MLP、SVM、KNN、随机森林最高提升 12% 与 20%。
- 影响
- 稀疏传感器下的多点泄漏定位可落地，减少对泄漏数量先验和组合枚举的依赖。
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