基于交互识别的供水管网数据异常值检测

• 作者: 刘书明 吴以朋 车晗
• 来源期刊: 给水排水
• 关键词: 交互识别 支持向量回归模型 供水管网 异常值检测
• 年，卷（期）: 2015,（11）
• 所属期刊栏目: 计算机技术
• 页码范围: 150-154
• 页数: 5页
• 字数: 3819字
• 语种: 中文

摘要

对国内某供水管网10个监测点8个月的在线监测数据进行时段切分,经监测点间的空间拓扑关系分析确定了最佳监测点数量,并选定监测点的数据构建支持向量回归(SVR)模型.对该模型优化后,使用其建立的置信区间进行人工模拟异常值识别.结果表明,SVR模型拟合性能良好,异常值检出率高达90％,且正常值识别率为100％,实现了选定监测点数据之间的交互识别,有效提取了人工模拟序列中的异常数据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘书明	清华大学环境学院	30	148	8.0	11.0
2	吴以朋	清华大学环境学院	2	4	1.0	2.0
3	车晗	清华大学环境学院	2	4	1.0	2.0