基于交互识别的供水管网数据异常值检测

刘书明吴以朋车晗

清华大学;

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.

关键词：交互识别、支持向量回归模型、供水管网、异常值检测

分类号：G22;F27

资助基金：北京科技计划项目2141100006014048

在线出版日期：2015-12-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：150-154