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（第十四届泰迪杯数据挖掘挑战赛A题特等奖案例解析）
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：
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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。
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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。
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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 |
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
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数据源类型：
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传感器数据：水位（0.1Hz）、流速（1Hz）、水质参数（pH、浊度）。
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环境数据：降雨量（气象站API）、地形高程（GIS数据）。
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管网拓扑：节点坐标、管道连接关系、坡度属性。
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时空对齐策略：
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时间同步：采用IEEE 1588 PTP协议实现微秒级时钟同步，动
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