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多變量水質參數時間異常事件檢測算法

大小:1.12 MB 人氣:0 2017-12-07 需要積分:1

  在供水管網中部署傳感器網絡實時獲取多個水質參數時間序列數據,當供水管網發生污染時,高效準確地檢測水質異常是一個重要問題。提出多變量水質參數時間異常事件檢測算法( M-TAEDA),利用BP模型分析多變量水質參數的時序數據,確定可能離群點;結合貝葉斯序貫分析獨立更新每個參數的事件概率,預測單個傳感器節點檢測的異常概率;將單變量的事件概率融合為統一多變量事件概率,融合判斷異常事件。實驗結果表明:BP模型模擬多變量水質參數進行預測可以達到90qo精確度;與單變量參數時間異常事件檢測算法(S-TAEDA)相比,M-TAEDA可以提高異常檢出率約40%,降低誤報率約45 %。

多變量水質參數時間異常事件檢測算法

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