泰迪杯特等奖案例学习资料：基于时空图卷积网络的城市排水系统水位精准重建与异常检测

（第十四届泰迪杯数据挖掘挑战赛A题特等奖案例解析）

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一、案例背景与核心挑战

1.1 应用场景与行业痛点

城市排水系统（Urban Drainage Network, UDN）是城市基础设施的重要组成部分，其运行效率直接影响防洪排涝能力和水环境质量。然而，实际运维中面临以下难题：

1. 监测数据稀疏：受限于成本与部署条件，仅少数关键节点安装传感器，无法覆盖全网络（如某城市527个节点中仅7个部署传感器）28。

2. 时空关联复杂：水位变化受降雨、管网拓扑、泵站调度等多因素影响，传统水力模型依赖精确物理参数，但数据收集困难且实时性差。

3. 异常检测滞后：突发堵塞或设备故障导致的水位异常需人工排查，响应延迟可达数小时，易引发内涝或环境污染。

1.2 技术目标与评价指标

任务	技术指标	难点分析
水位数据重建	中位数MAE <0.05m	稀疏监测下未观测节点的特征推断
异常检测	F1-score >85%	区分传感器噪声（如电磁干扰）与真实异常（如管道堵塞）
实时性	单节点推理延迟 <50ms（边缘端）	模型轻量化与计算资源约束（Jetson AGX Xavier算力32 TOPS）
泛化能力	跨城市迁移误差 <10%	管网拓扑差异与数据分布偏移

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二、核心技术解析

2.1 多源数据融合与时空对齐

2.1.1 数据采集与预处理

• 数据源类型：

  • 传感器数据：水位（0.1Hz）、流速（1Hz）、水质参数（pH、浊度）。

  • 环境数据：降雨量（气象站API）、地形高程（GIS数据）。

  • 管网拓扑：节点坐标、管道连接关系、坡度属性。

• 时空对齐策略：

  • 时间同步：采用IEEE 1588 PTP协议实现微秒级时钟同步，动