基于多因子融合的水质异常检测算法

• 作者: 何慧梅 侯迪波 张光新 赵海峰 黄平捷
• 来源期刊: 浙江大学学报（工学版）
• 学科: 地球科学
• 关键词: 多因子融合 水质异常检测算法 自回归模型 模糊C-均值聚类 受试者工作特征曲线(ROC)
• 年，卷（期）: 2013,（4）
• 所属期刊栏目: 化学与环境工程
• 页码范围: 735-740
• 页数: 6页
• 分类号: X832
• 语种: 中文
• DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2013.04.026

摘要

为了及时有效地发现偶发或蓄意的水质异常,保障饮用水供永安全,在总结现有异常检测算法的基础上,提出基于自回归(AR)模型和模糊C-均值聚类(FCM)的多因子融合水质异常检测算法.通过AR模型实现水质背景信号的高精度跟踪,采用FCM算法融合多种水质指标的AR预测残差,与设定阈值作比较并判断异常.实验结果表明,与单因子算法、直接融合水质指标监测值的算法、利用多维欧氏距离融合AR预测残差的算法相比,提出的多因子融合水质异常检测算法具有更高的异常检出率和较低的误报率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄平捷		52	368	10.0	16.0
2	张光新		86	708	14.0	21.0
3	侯迪波		61	433	11.0	18.0
4	赵海峰		4	40	3.0	4.0
5	何慧梅		1	0	0.0	0.0