Utilization of Machine Learning to Detect Sudden Water Leakage for Smart Water Meter
Konferenční objektStatus neznámýpeer-reviewedpostprintDatum publikování
2019
Autoři
Vedoucí práce
Oponent
Název časopisu
Název svazku
Vydavatel
IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers)
Abstrakt
This article deals with the use of machine learning to detect sudden water leakage. A smart water meter, which enables monitoring the water consumption of the observed object, is used as the source of input data. Based on these data and their analysis, a symbolic regression, which must know not only the input parameters but also the structure of the model, was finally used to build the model. After finding a suitable function and standard deviation from the model, it is possible to set the required sensitivity and thereby detect anomalous states of water consumption in monitored time windows. Since the smart water meter also has a ball valve, if a sudden water leakage is detected, the water meter can autonomously close the main supply and thus avoid extensive damage.
Rozsah stran
p. 340-344
ISSN
Trvalý odkaz na tento záznam
Projekt
SGS_2019_021/Výzkum pokročilých metod modelování, simulace, řízení, databázových systémů a webových aplikací
Zdrojový dokument
29th International Conference Radioelektronika, RADIOELEKTRONIKA 2019
Vydavatelská verze
Přístup k e-verzi
open access
Název akce
29th International Conference Radioelektronika, RADIOELEKTRONIKA 2019 (16.04.2019 - 18.04.2019, Pardubice, CZ)
ISBN
978-1-5386-9323-0
Studijní obor
Studijní program
Signatura tištěné verze
Umístění tištěné verze
Přístup k tištěné verzi
Klíčová slova
Smart water meter, water leak, machine learning, symbolic regression, Využití, strojového, učení, pro, detekci, náhlého, úniku, vody, inteligentního, vodoměru