基于生成式大模型的供水管网水压精准预测框架GLM-WPP：动态特征提取与多模态提示嵌入的创新融合

为解决供水管网(WDNs)中管道爆裂导致的水资源浪费和环境危害问题，研究人员开发了基于生成式大模型(GLMs)的水压预测框架GLM-WPP。该研究通过融合自注意力机制与子序列滑动分割的细粒度特征提取算法，结合多模态提示嵌入策略，显著提升了压力数据的动态特征捕捉能力和稀疏数据下的泛化性能。实验表明，GLM-WPP在真实数据集上实现了10.35%的均方误差(MSE)提升，为智能水务管理提供了创新解决方案。

　　

供水管网如同城市的"血脉"，其稳定运行直接关系到千家万户的水龙头能否正常出水。然而管道爆裂等故障每年造成全球约20-30%的水资源损失，相当于漏掉了整个三峡水库的年蓄水量。传统依靠声波检测仪和流量传感器的硬件监测方法，不仅安装成本高昂，还面临数据稀疏和压力值剧烈波动的双重挑战——就像试图用老式血压计捕捉过山车般的心跳变化，既难以捕捉瞬间波动，又缺乏足够数据支撑预测模型。

针对这一行业痛点，浙江大学的研究团队在《Journal of Integrative Agriculture》发表了一项突破性研究。他们创新性地将自然语言处理领域的生成式大模型(GLMs)引入水务领域，开发出GLM-WPP框架。该研究通过三个关键技术突破：采用滑动子序列分割技术将长序列切分为重叠的短片段，结合自注意力机制提取局部动态特征；设计包含领域知识、任务描述和统计特征的多模态提示模板；以及冻结预训练的LLaMA-3-8B大模型参数保持其推理能力，最终实现了对水压波动更精准的预测。

关键技术方面，研究团队首先对W市三个监测点（A点稳定、B点中度波动、C点剧烈波动）的SCADA系统压力数据进行5分钟间隔采样，通过自适应填充处理缺失值。特征提取阶段采用滑动窗口生成重叠子序列，通过8头自注意力机制捕捉局部特征，再经GELU激活函数的全连接层映射到语义空间。创新性地将压力数据的统计特征（均值μ、标准差σ）与领域知识文本融合为多模态提示，输入冻结参数的LLaMA-3-8B模型进行预测。训练采用余弦退火学习率调度和早停策略，在NVIDIA 3090显卡上完成400轮迭代。

研究结果部分显示：在长时预测任务（预测100步）中，GLM-WPP在波动最剧烈的C点取得0.9670的MSE，较最优基线TimeLLM提升1.3%；短时预测（10步）任务中，对中度波动的B点达到0.9397 MSE，优势扩大至5.6%。消融实验证实，移除提示嵌入会使性能下降12.7%，证明领域知识引导对激活大模型时序推理能力至关重要。值得注意的是，当数据波动系数从A点(0.0139)增至C点(0.0715)时，传统方法PLDNN的MSE恶化104%，而GLM-WPP仅下降2.7%，展现出超强鲁棒性。

该研究的创新价值在于首次验证了生成式大模型在物理系统预测中的潜力，其"冻结主干+可训练适配器"的混合架构既保留了大模型的通用能力，又通过领域适配层实现了专业场景的精准预测。正如讨论部分指出，这种方法为处理具有快速波动和稀疏特性的工业时序数据提供了新范式，其设计思路可拓展至电力负荷预测、心血管监测等领域。未来研究可探索模型轻量化部署和多元数据融合，进一步推动人工智能与基础设施管理的深度结合。