供水管网是重要的民用基础设施,满足了人们的生产和生活用水需要。由于管道老化、腐蚀和人为影响等原因,管道泄漏事故频发,造成了一系列的经济和社会问题。因此,供水管网的泄漏检测及准确定位泄漏位置至关重要。目前,处理供水管网的传感器数据是泄漏监测的常用手段。然而,传感器数量过多会导致投入成本过高,高维传感器数据的处理也较为复杂。因此,如何在供水管网中合理布置少量监测传感器是实现全局泄漏监测亟待解决的首要任务。本文主要研究城市供水管网泄漏监测传感器布置的方法。压力传感器的布置问题可以看成是一种特征选择问题。在单点泄漏的情况下,管网中的节点压力作为特征,泄漏节点标号作为标签;对于多点泄漏情况,管网中的节点压力作为特征,各节点的泄漏情况(泄漏节点值为1,未泄漏节点值为-1)作为标签。无论是单标签特征选择还是多标签特征选择,选出的特征的所在节点即为传感器安装的位置。传统的特征选择方法存在其固有的问题,并未考虑供水管网实际运行过程中的泄漏位置记录缺失以及多点泄漏等问题。本文针对管网监测数据的泄漏位置记录缺失情况进行了研究,通过重置泄漏位置标签集,将半监督特征选择问题转化为全监督特征选择问题,完成供水管网的泄漏监测传感器布置。针对供水管网同一时刻多点发生泄漏的情况,本文提出了一种基于互信息的多标签特征选择方法,既降低了标签空间的维度,又实现了多点泄漏的快速、有效监测。基于半监督的特征选择方法能有效解决标签部分缺失情况下的传感器布置问题。本文首先提出了供水管网监测区域的划分方案,分别利用正常条件下和泄漏条件下的压力矩阵,并加入随机高斯噪声模拟传感器实际测量的误差,构造管网的压力灵敏度矩阵,通过分析各节点压力的变化规律,利用模糊C均值聚类(Fuzzy C-Means,FCM)对压力灵敏度矩阵进行模糊聚类,将相同类别的压力数据所在节点划分到相同监测区域。然后,研究75%的位置标签随机删除的极端情况,利用Semi-JMI方法在各监测区域选取代表性节点,并在各代表性节点处安装传感器,完成供水管网的泄漏监测布置。实验结果表明,即使标签缺失比例较大,利用本文采用的传感器布置策略也能保证定位准确性更高,定位偏差更小。通过多标签特征选择方法能有效解决供水管网的多泄漏监测问题。对于规模较大的供水管网,采用传统的多标签特征选择方法时标签维度较大,导致算法的时间复杂度较高;同时,直接处理原始标签会忽略标签空间的局部相关性。针对上述问题,本文提出了一种基于LSDR-JMI方法的供水管网多点泄漏监测方案。首先,利用构建管网的压力灵敏度矩阵。然后,利用k均值聚类方法(k-means)处理二维泄漏位置标签,获得一维聚类向量作为伪标签。通过计算原始标签对伪标签的贡献度并进行排序,保留贡献度较大的标签列,作为降维后的最优子标签空间。计算压力灵敏度矩阵的各个特征列对最优子标签空间的贡献度并排序,保留贡献度较大的特征列,并在特征列所在节点处安装传感器,完成供水管网的多点泄漏监测布置。实验结果表明,LSDR-JMI方法能够显著降低算法的时间复杂度,准确定位各泄漏位置。