综述：基于机器学习和深度学习的可持续废物管理中人工智能整合研究

这篇综述创新性地提出了一种基于图论(graph theory)的自动化框架，通过数据重建(Uniformity/Hierarchy/Completion模块)和定向数据采集策略，有效解决城市排水网络(UDN)中管道直径和坡度数据缺失问题，其重建准确率在70%数据缺失下仍保持5%误差，为水力建模提供了可靠基础。

　　

基于图论的智能排水网络数据重建框架

城市排水网络(UDN)作为城市水系统关键组成部分，其数据缺失问题严重制约着系统建模与分析。传统方法存在效率低、依赖人工等缺陷，本研究提出的创新框架通过整合图论与水力模型，实现了管网数据的自动化重建与优化采集。

方法论突破
研究构建了五模块重建体系：前三个模块采用分级递进策略恢复管道直径——Uniformity模块利用相同直径管段的拓扑连通性；Hierarchy模块基于^EBCR指标捕捉管网层次结构；Completion模块处理无上游参考的特殊管段。Elevation模块结合重建直径与最小坡度标准推算节点高程，Hydrodynamic模块通过SWMM模型验证系统水力合理性。

核心技术指标
独创的"置信度(LC)"量化体系融合空间距离衰减因子(δ)和模块衰减因子(β)，其中Uniformity模块β=0，Hierarchy模块β=0.5，Completion模块β=1，精确控制重建过程中的不确定性传播。数据采集框架创新性地应用Louvain社区检测算法，通过社区影响力(LI)评分定位关键数据采集点。

实证验证成果
在奥地利两个真实暴雨管网(案例1：237节点；案例2：372节点)的测试中，框架展现出：

1. 直径重建平均绝对误差(MAPE)在70%数据缺失时<5%，90%缺失时为12%
2. 高程重建误差(MAE)分别为0.27m(案例1)和0.6m(案例2)
3. 水力模拟Nash-Sutcliffe效率系数(NSE)>0.92
4. 极端降雨(15年一遇)下的洪水体积预测误差<15%

跨系统适用性验证
在污水管网(UWN)的应用测试中，该方法仅需建筑物体积作为代理参数，其直径重建精度超越7种主流机器学习算法，证实了框架在数据稀疏环境下的独特优势。

局限与拓展方向
当前研究主要针对陡坡地形分支管网，未来需在平坦区域、环状管网等复杂场景验证。值得注意的是，补充材料展示了该方法通过拓扑调整可适应环状管网和泵站系统，为后续研究指明了技术路径。

这项研究为城市排水系统数字化提供了高效工具，其"重建-采集"协同机制尤其适合历史数据缺失严重的老旧管网改造，为智慧水务建设提供了关键技术支撑。