[发明专利]基于大数据的供水管网异常数据检测方法

权利要求书

1.一种基于大数据的供水管网异常数据检测方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤：

S1：采集设置于目标供水管网中的压力传感器的监测数据，即从目标供水管网管理中心的数据采集与监视控制系统中获取每个压力传感器的测量值；

S2：预处理步骤S1采集的每个压力传感器的测量值，所述预处理包括：数据规约、缺失值处理和重复值处理；

S3：对预处理后的每个压力传感器的测量值进行正态分布处理，所述正态分布处理包括：正态性检验和正态数据转换；

在所述正态性检验中，若每个压力传感器的测量值符合正态分布，则进入下一步，若不符合正态分布，则将所述不符合正态分布的数据分别开平方根，将所述非正态分布数据转换成符合正态分布的数据，即将所述不符合正态分布的数据X的平方根作为新的分布数据，并进入下一步：

所述不符合正态分布的数据X的平方根作为新的分布数据的具体方法为：

X’＝sqrt(X)

其中，X’表示不符合正态分布的数据X的平方根，X表示不符合正态分布的数据；

S4：确定每个压力传感器的三倍标准差线的上限值μ+3σ和下限值μ-3σ，其中，μ表示每个压力传感器经过正态分布处理后的数据的平均值μ，σ表示每个压力传感器经过正态分布处理后的数据的标准差；

S5：判断每个压力传感器经过所述正态分布处理后的数据是否在对应的三倍标准差线的上限值μ+3σ和下限值μ-3σ之间，若是，则该压力数据正常，若否，则该压力数据异常。

2.根据权利要求1所述基于大数据的供水管网异常数据检测方法，其特征在于：所述正态分布假设检验包括如下步骤：

S21：确定压力传感器的测量值的累积比例和假定正态时的数据分布累积比例，以压力传感器的测量值的累积比例为横轴，假定正态时的数据分布累积比例为纵轴，作正态概率图；

S22：将压力传感器的测量值的累积比例和假定正态时的数据分布累积比例进行对比，判断正态概率图偏差程度是否小于预设阈值，若是，则符合正态分布，若否，则不符合正态分布。

3.根据权利要求1所述基于大数据的供水管网异常数据检测方法，其特征在于：所述数据规约包括获取每个压力传感器的采集时间和测量结果值。

4.根据权利要求1所述基于大数据的供水管网异常数据检测方法，其特征在于：所述缺失值处理包括用平均值填充数值型属性缺失值。

5.根据权利要求1所述基于大数据的供水管网异常数据检测方法，其特征在于：所述重复处理包括去除数据重复的时间序列。

6.根据权利要求1所述基于大数据的供水管网异常数据检测方法，其特征在于：步骤S5包括每个压力传感器均有与其对应的三倍标准差线的上限值和下限值，即每个压力传感器的三倍标准差线的上限值和下限值均是由每个压力传感器经过正态分布处理后的数据确定。