东莞城市道路排水管在线监测案例
国内对排水管网监测点优化布置的研究,大多以统计学理论为基础,核心是通过识别节点间相关性进行聚类,从而优化监测点。袁景冬利用模糊聚类和动态贴近度两种方法对排水管网监测点进行了优化布置,并对两种方法所得结果进行了对比。秦礼琦利用模糊聚类分析法优化了GZ市某排水区域的排水干管上的监测点[1]。敖培同样基于聚类的思想,在模糊C均值(FCM)聚类算法中引入细菌觅食算法(BFO),通过BFO求得解作为FCM算法的初始聚类中心,然后利用FCM算法优化初始聚类中心,从而求得全局解[2]。
利用聚类分析的思想对管网监测点进行优化布置的过程主要是确定衡量节点相关性的指标,然后对节点间该指标的相近程度进行衡量并根据相关性的大小进行聚类,最后是根据聚类结果选择每一类中的代表性节点