不平衡样本下基于高斯混合生成模型的泄漏检测方法

我国供水管网漏损问题严重,由于管线泄漏随机性大,难以有效捕捉泄漏信号。因此,检测数据中的正常样本远远多于泄漏样本,存在样本不平衡问题,导致有监督泄漏检测模型的分类效果不佳,从而难以准确识别泄漏事件。针对此问题,提出一种基于高斯混合生成模型的泄漏检测方法,采用高斯混合模型生成新的泄漏样本,使样本比例平衡后再训练模型进行检测。通过和随机过采样、少数合成过采样、自适应合成过采样3种传统方法进行对比,结果表明本文提出的泄漏检测方法准确率高于0.946,灵敏性高于0.917,总体效果明显优于其他方法,为解决实际泄漏检测中样本不平衡问题提供了指导。