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多变量水质参数时间异常事件检测算法

消耗积分:1 | 格式:rar | 大小:1.12 MB | 2017-12-07

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  在供水管网中部署传感器网络实时获取多个水质参数时间序列数据,当供水管网发生污染时,高效准确地检测水质异常是一个重要问题。提出多变量水质参数时间异常事件检测算法( M-TAEDA),利用BP模型分析多变量水质参数的时序数据,确定可能离群点;结合贝叶斯序贯分析独立更新每个参数的事件概率,预测单个传感器节点检测的异常概率;将单变量的事件概率融合为统一多变量事件概率,融合判断异常事件。实验结果表明:BP模型模拟多变量水质参数进行预测可以达到90qo精确度;与单变量参数时间异常事件检测算法(S-TAEDA)相比,M-TAEDA可以提高异常检出率约40%,降低误报率约45 %。

多变量水质参数时间异常事件检测算法

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