智慧校園供水系統的可視化及其關系模型的構建

陳培輝　石慧　李掀金

摘? 要： 智慧校園供水系統是智慧校園的重要組成，為了提升智慧校園的服務和管理水平，文章就供水系統的用水可視化及用水量預測這兩個問題展開分析和研究。利用可視化技術和回歸模型對校園供水情況進行深入挖掘和分析，為智慧校園供水系統的智能化管理提供更多的信息和幫助。

關鍵詞： 智慧校園供水系統; 數據分析; 可視化; 回歸模型

中圖分類號：TP399? ? ? ? ? 文獻標識碼：A? ? ?文章編號：1006-8228（2022）02-42-05

The visualization of the intelligent campus water supply system and

the construction of its relational model

Chen Peihui， Shi Hui， Li Xianjin

（Faculty of Engineering， Shanwei Institute of Technology， Shanwei， Guangdong 516600， China）

Abstract： Smart campus water supply system is an important part of the smart campus. In order to improve the service and management level of smart campus， this paper analyzes and studies the water visualization and water consumption prediction of water supply system. The visualization technology and regression model are used to deeply excavate and analyze the campus water supply situation， so as to provide more information and help for the intelligent management of the intelligent campus water supply system.

Key words： smart campus water supply system; data analysis; visualization; regression model

0 引言

智慧城市是當下現代化城市進程中的一個重要環節，通過建設智慧城市，能夠更好的提高人民日常生活水平、質量和標準[1]。智慧校園作為智慧城市中的重要元素之一，實現供水系統的智能化管理是實現智慧校園的重要任務之一，而隨著智能水表在校園的逐漸普及，對智能水表所提供的實時運行數據進行分析處理，為提升智慧校園的服務和管理水平創造了良好的機會[2-3]。

智慧校園供水系統的分析處理涉及數據預處理、數據可視化、數據建模等一系列大數據技術。可視化技術在當前發展正趨于成熟，應用可視化技術對預處理后的水表數據構建各水表和學校功能區的用水可視化體系，能夠為智慧校園供水系統的管理提供更為直觀的用水情況。而用水量的預測是智慧校園供水系統的另一項重要任務。供水系統的運行數據是數值型數據，針對該類數據可采用回歸模型，結合校區水表層級關系，建立層級水表數據之間的關系模型，形式化水表的運行模式，為智慧校園供水用水進一步提供有力的決策支撐[4]。

有效地利用可視化技術和回歸模型對校園供水情況進行深入挖掘和分析，能夠為智慧校園供水系統的智能化管理提供更多有效的信息和幫助。

1 研究分析

本文采用的數據是來自2020年全國高校數學建模競賽的比賽數據，該數據為某高校的校園供水實時數據，包括多個附件。該比賽數據的特點是數據量大、具有層級關系、且以一定的時間間隔提供相應的用水數據。本文主要針對供水系統的用水可視化及用水量預測這兩個問題展開分析和研究。

1.1 針對用水可視化的分析

要求利用已知各個水表的數據進行統計、分析得到變化規律，劃分功能區得到各功能區的用水特征。

首先，利用python的Pandas庫將數據以四個小時為一段時間整合成以天為單位統計，并歸納劃分成為四個季度圖表，以便后續的計算與描述;其次，利用Excel根據以區域為維度劃分出具有代表性的六大功能區，考慮到水表層級關系數據有極少的空白值，對這部分數據采取剔除處理。

數據預處理后，根據所得到的數據繪制季度圖表與功能區圖表，分析得到各個水表的變化規律;然后，對圖表信息進行充分的挖掘與分析，計算出功能區用水的峰值與落差;最后，依據數據給出六大功能區的用水特征。

1.2 針對關系模型的分析

要求結合水表的層級關系建立關系模型并分析模型誤差，從而可用于預測用水量。

該問題的出發點是利用層級關系與水表數據構建不同層級水表的關系模型，問題的本質是數值型預測任務。因此，可通過構建層級關系與水表數據的多元回歸關系模型，用于預測用水量。至此，本文的思路是嘗試建立相應的回歸模型，對數值進行預測，并與真實水表數值進行對比，檢測模型的準確率。

2 用水可視化

2.1 數據探索性分析

基于該供水系統的智能水表所提供的用水數據以及水表層級關系數據，本文將一天以四個小時為粒度劃分為六大時間段，以便后續的計算與描述。如表1所示。

接下來，在劃分時間段基礎上，整合四個季度的用水分析圖，繪制出圖表，如圖1～圖4所示。

由圖1可知：①在第一季度中，每天的用水量總體呈上升趨勢，但整體用水量較小，在月上旬至中旬用水量隨著天數在4000-6000（立方米）持續增長，并在月中下旬（15-25日左右）達到6000（立方米）峰值;②不同時間段用水較為平衡。

由圖2可知：①在第二季度中，每天的用水量總體呈上升趨勢，整體用水量大，在月上旬至中旬用水量整體在6000-8000（立方米）平緩增長，在月中下旬20-25日達到18000（立方米）峰值;②不同時間段用水差異較大，晚上用水占比大為28.1%，達到最高峰，凌晨為低峰期。

由圖3可知：①在第三季度中，每天的用水量總體變化較大，在7000-10000（立方米）波動，在月上旬至中旬用水量較少，月中下旬23日為10000（立方米）峰值;②不同時間段用水較均衡，晚上用水占比大為27.1%最高峰，其余時間較為平衡。

由圖4可知：①在第四季度中，每天的用水量總體平緩，整月總量變化較小;②在下午與晚上用水較多，其余時間段用水差異較為平衡。

2.2 功能區求其用水特征

根據智能水表提供的數據，對其進行歸類劃分，可得該校園供水系統具有代表性的六大功能區，分別為：辦公樓、教學樓、宿舍、食堂、運動區、休閑區;其次，為了清晰地對比不同功能區在每天的用水需求量，通過匯總各功能區每天的用水數據，進行均值處理，采用折線圖刻畫其用水規律。結果如圖5所示。

由不同功能區用水時間變化圖5可知：

⑴ 辦公樓的用水特征是波動上升，在清晨至上午平緩上升幅度較大，到中午有下落而后持續上升;

⑵ 宿舍的用水特征是平緩上升，凌晨持續至中午平穩，由中午到晚上呈平緩上升;

⑶ 教學樓、食堂、運動區、休閑區的用水特征是趨于平和，在上午和下午有輕微浮動。

3 構建關系模型

在構建不同層級水表的關系模型上，首先，分析水表的層級關系問題，刻畫層級關系結構;其次，通過構建逐層級的水表關系模型，預測不同層級水表的用水量，并進行誤差檢驗。

3.1 數據的預處理

首先，利用Python的Pandas庫對四個季度的水表層級數據進行聚合，得出各級水表的用水量總和，如表2所示。其次，考慮到月份的天數差異，采取合理的方式對異常值取平均值的處理;最后，基于回歸模型，構建逐層級的多元回歸關系模型，并檢驗模型擬合度。

3.2 建立關系模型

首先，以每月的日期為自變量，用水量為因變量，根據表2的數據結果，將數據導入Pandas庫、Numpy庫、Matplotlib庫，建立起四個關于水表層級的多元回歸關系模型，最后對各個模型進行檢驗。

第一層級的線性回歸擬合模型關系式為：

y=-7.4669x+281.02x+8873.7

第二層級的線性回歸擬合模型關系式為：

y=-10.194x+451.94x+9627.3

第三層級的線性回歸擬合模型關系式為：

y=-3.1056x+91.704x+3271.6

第四層級的線性回歸擬合模型關系式為：

y=-0.483x+15.797x+386.2

利用R值對不同層級的關系模型進行檢驗，結果如表3所示。

R的取值范圍為-1到1之間，即-1≤R≤1，當R越趨近于1或-1時，代表模型擬合越好，當R越趨近于0時，代表模型擬合越差。

由表3結果可知：

⑴ 第一、第三、第四層級的關系模型擬合良好;

⑵ 第二層級關系模型的[R2]值較低，究其原因是存在少量異常的離異點，結合圖形來綜合分析，實際上第二層級水表關系模型擬合度良好。

綜上，四個層級的關系模型擬合較好。

4 結論

本文針對智慧校園供水系統的用水可視化和用水量預測問題，利用數據探索性分析方法和多元回歸模型，進行充分的信息挖掘，針對用水可視化問題，得到不同時段和不同功能區的用水規律，針對用水量預測問題，構建逐層級的關系模型，可用于預測不同層級水表的用水量。

智慧校園供水系統的智能化囊括多個方面，未來還需研究智慧校園供水系統的明漏與暗漏的檢測和定位，進一步提升智慧校園的服務和管理水平。

參考文獻（References）：

[1] 朱磊.智慧城市與大數據在城市規劃中的應用[J].中國科技信息，2021，4（14）：39-40

[2] 梁濤，韓超，張志果.建設智慧供水全流程監管“一張網”的思考[J].給水排水，2020，56（6）：157-162

[3] 薛毅.“校園供水系統智能管理”的問題解析[J].數學建模及其應用，2021，10（1）：101-111

[4] 韓中庚.數學建模方法及其運用[M].高等教育出版社，2004