【机器学习在给排水管网中的应用】随着城市化进程的持续加速，给排水管网作为城市生命线工程的核心组成部分，其安全、高效、稳定运行直接关系到居民日常生活质量、城市生态环境可持续性以及城市整体韧性。传统水力建模方法在处理大规模、强非线性的管网运行问题时，普遍存在参数标定耗时久、计算成本高昂、对突发故障响应滞后等突出不足，难以满足现代城市智慧管网的运维需求。近年来，以深度学习、图神经网络为代表的机器学习技术快速发展，凭借其强大的数据挖掘、特征学习和复杂模式拟合能力，为给排水管网的漏损检测、爆管识别、水质预警、需水量预测以及城市内涝预报等关键运维任务提供了全新的解决思路与技术路径。本文系统梳理近五年机器学习在给排水管网领域的研究进展，从方法层面全面回顾传统机器学习、深度学习、图神经网络与物理信息神经网络的发展脉络及核心优势，从应用层面重点探讨其在供水管网漏损识别与定位、污染事件检测、需水量预测，以及排水管网管道缺陷识别、内涝预测等核心场景中的最新研究成果与实践应用。最后，深入分析现有研究方法面临的数据稀缺、模型可解释性不足与跨场景泛化能力薄弱等现实挑战，并对物理信息图神经网络与数字孪生融合等未来发展前景进行展望，为推动机器学习技术在城市给排水管网领域的深度应用与产业化落地提供参考。#毕业论文# #论文投稿咨询# #学术论文# #期刊论文# #论文写作# #汉斯出版社#

朱远建, 黄扬, 梁一为, 岑敬明, 李文丽, 陈祈安, 朱建全, 侯辉. 机器学习在给排水管网中的应用[J]. 软件工程与应用, 2026, 15(3): 479-493. http://t.cn/AXownCwv
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