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题名供水管网流量监测数据异常值检测方法对比分析
被引量：4
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作者
胡诗苑
高金良
钟丹
武睿
刘路明
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机构
哈尔滨工业大学环境学院
广东粤海水务投资有限公司
哈尔滨工业大学水资源国家工程研究中心有限公司
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出处
《中国给水排水》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期53-59,共7页
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基金
国家重点研发计划项目(2022YFC3203800)
国家自然科学基金资助项目(51978203)
+1 种基金
黑龙江省重点研发计划项目(2022ZX01A06)
揭榜制科研项目(CE602022000203)。
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文摘
随着信息化技术的发展,水务企业迎来了智慧化转型升级。数据采集与预处理作为水务企业实现智慧管理的重要前序步骤,为后续数据挖掘、运营管理、调度决策提供了基础。由于环境的影响、管网中的随机扰动、管网事故等原因,监测数据的质量问题广泛存在,因此寻求有效的供水管网流量监测数据的异常值检测方法至关重要。基于此,首先根据供水管网流量监测数据的基本特征和时间维度的相关性,将常见异常归纳为3个类型;其次,以东南沿海某市的真实小区流量监测数据为例,分别探究基于统计、密度和预测的Boxplot、LOF与Prophet异常值检测模型在不同类型异常数据检测中的性能。结果表明,Boxplot与LOF模型能够较准确地识别出异常数据,但Boxplot对异常的判断标准较宽泛,容易将部分非异常数据识别为异常点,Prophet对于不稳定性较高的流量数据识别效果有限。
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关键词
流量监测数据
异常值检测
Boxplot
LOF
PROPHET
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Keywords
flow monitoring data
outlier detection
Boxplot
LOF
Prophet
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分类号
TU991
[建筑科学—市政工程]
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