[发明专利]一种基于时空信息的水文数据异常检测方法有效
| 申请号： | 202011397130.5 | 申请日： | 2020-12-03 |
| 公开（公告）号： | CN112506990B | 公开（公告）日： | 2022-10-04 |
| 发明（设计）人： | 许国艳;朱进;陆宇翔;李星;黄静 | 申请（专利权）人： | 河海大学 |
| 主分类号： | G06F16/2458 | 分类号： | G06F16/2458;G06V10/82;G06V10/774;G06V10/762;G06N3/04 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 向文 |
| 地址： | 210024 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于时空信息的水文数据异常检测方法，包括：关联站点划分；水位时间序列划分；利用训练好的卷积神经网络(CNN)模型得到模型输出结果，并使用马尔科夫链(MC)对模型输出结果进行残差值预测，根据模型输出结果和预测的残差值判断异常站点；获取到待检测站点和其所有关联站点的异常状况；采用动态分配D‑S证据理论(DA‑DS)算法进行结果融合，得到水文数据异常预测结果。本发明充分考虑暴雨季对于水文数据的影响，提高了检测精度，并且引入混合蛙跳算法(SFLA)来改进卷积网络参数，加入MC算法来进行残差预测，增加了预测数据的准确性；最后通过动态分配D‑S证据理论，充分考量了空间因素，将多关联站点预测结果融合，有效减少了误报次数。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 时空 信息 水文 数据 异常 检测 方法 | ||
【主权项】：
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