[发明专利]水质异常检测的方法、装置及终端设备在审
| 申请号： | 201910497097.4 | 申请日： | 2019-06-10 |
| 公开（公告）号： | CN110231447A | 公开（公告）日： | 2019-09-13 |
| 发明（设计）人： | 孔庆杰;林姝 | 申请（专利权）人： | 精锐视觉智能科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G01N33/18 | 分类号： | G01N33/18 |
| 代理公司： | 深圳中一联合知识产权代理有限公司 44414 | 代理人： | 黄志云 |
| 地址： | 518000 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明适用于水质检测技术领域，提供了一种水质异常检测的方法、装置及终端设备，所述方法包括：获取待测水域监测节点第一时长内的时间序列测量数据，将时间序列测量数据输入基于循环神经网络RNN的UV254预测模型，得到所述待测水域监测节点第一时长内的UV254预测数据；利用UV254测量数据与UV254预测数据计算差分，获得残差，根据残差分布生成置信区间；若残差在所述置信区间内，则判定为正常点；若残差不在所述置信区间内，则判定为异常点；针对第一时长中第二时间窗内所有测量时刻计算表征第二时间窗内发生水质异常概率的累积概率，若所述累积概率大于预设概率阈值，则判定所述第二时间窗内发生了水质异常事件。本发明大大降高了水质异常检测效果。 | ||
| 搜索关键词： | 水质 测量数据 异常检测 置信区间 时间窗 残差 时长 判定 时间序列 水域监测 预测数据 终端设备 概率 循环神经网络 残差分布 水质检测 异常概率 异常事件 预测模型 异常点 预设 测量 | ||
【主权项】：
1.一种水质异常检测的方法，其特征在于，包括：获取待测水域监测节点第一时长内各个测量时刻的UV254测量数据作为时间序列测量数据，将所述时间序列测量数据输入基于循环神经网络RNN的UV254预测模型，得到所述待测水域监测节点第一时长内各个测量时刻的UV254预测数据；利用所述UV254测量数据与UV254预测数据计算差分，获得第一时长内各个测量时刻的残差，根据所述残差的分布生成置信区间；若第一时长内测量时刻的残差在所述置信区间内，则判定该测量时刻为正常点；若第一时长内测量时刻的残差不在所述置信区间内时，则判定所述测量时刻为异常点；针对第一时长中第二时间窗内所有测量时刻计算表征第二时间窗内发生水质异常概率的累积概率，若所述累积概率大于预设概率阈值，则判定所述第二时间窗内发生了水质异常事件。
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