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龍圖騰網(wǎng)獲悉陳光孔申請的專利水利大數(shù)據(jù)時序水位時延異常點檢測方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119294571B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202411106837.4，技術(shù)領域涉及：G06Q10/04；該發(fā)明授權(quán)水利大數(shù)據(jù)時序水位時延異常點檢測方法是由陳光孔;王昱淇;李雷設計研發(fā)完成，并于2024-08-13向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本水利大數(shù)據(jù)時序水位時延異常點檢測方法在說明書摘要公布了：本申請的水利大數(shù)據(jù)時序水位時延異常點檢測方法，首先對水位數(shù)據(jù)進行預處理，通過標準化處理使得水位數(shù)據(jù)在時間上密度均勻、數(shù)值上度量標準統(tǒng)一，采用動態(tài)時差彎曲算法將上下游水位數(shù)據(jù)進行匹配，使其變化規(guī)律一致，然后在匹配后的水位數(shù)據(jù)中通過最長公共子串的方法找出相似度最高的時間序列，利用公共子串中上下游水位數(shù)據(jù)的時間屬性求差后取平均得到水位延遲。利用上游水位值以及下游前一時刻水位值與下游當前水位值之間的關系，通過支撐向量回歸建立水位關系模型，利用水位關系模型得到水位預測值，然后計算實際值與預測值之間的殘差，通過分析殘差的分布模型得出水位異常點，水位時延異常點檢測準確度和精度大幅提高。

本發(fā)明授權(quán)水利大數(shù)據(jù)時序水位時延異常點檢測方法在權(quán)利要求書中公布了：1.水利大數(shù)據(jù)時序水位時延異常點檢測方法，其特征在于，基于水文數(shù)據(jù)特征從水位數(shù)據(jù)預處理以及下游水位異常點檢測兩個過程進行改進： A-建立包括上下游水位時延在內(nèi)的水位數(shù)據(jù)預處理方法：A1構(gòu)建不規(guī)范數(shù)據(jù)的預處理方法，基于上下游水位數(shù)據(jù)的時間密度不均、變化范圍不一致的特征，對上下游水位數(shù)據(jù)進行水位數(shù)據(jù)均勻時間間隔的處理，采用歸一化處理，使上下游水位數(shù)據(jù)由絕對值變成相對值的關系；A2基于上下游水位變化趨勢相似及變化速率不同的特征，利用動態(tài)時差彎曲算法依據(jù)上下游水位變化趨勢的相似性將水位數(shù)據(jù)在時間軸上壓縮和拉伸，使得上下游水位數(shù)據(jù)在相同變化趨勢下一一對應，將匹配后的上下游水位數(shù)據(jù)利用最長公共子串找出相似度最高的上下游水位片段，根據(jù)最長公共子串數(shù)位數(shù)據(jù)的時間屬性求出上下游水位時延；A3利用上下游的水位時延，找出與下游水位采集時刻對應的上游采集時間，利用上游水位數(shù)據(jù)計算該時刻對應水位數(shù)據(jù)值,得到相同時間的上下游水位數(shù)據(jù)； B-建立支撐向量回歸的水位異常點檢測方法：基于測站某時刻的水位值與上一時刻的水位值關聯(lián)，且站點上游的水位與下游水位變化趨勢相似，輔助下游水位異常點檢測，在解決上下游水位時延的基礎上建立水位異常點檢測方法：B1解析水位數(shù)據(jù)特征，選取與站點水位數(shù)據(jù)有關聯(lián)的上游水位數(shù)據(jù)及前一時刻水位數(shù)據(jù)作為實時水位異常點檢測輔助因子，并解析支持支撐向量回歸中的核函數(shù)及其參數(shù)；B2利用支撐向量機回歸建立上游水位及前一時刻站點水位與站點實時水位之間的水位關系模型，并對建立的水位模型效果的評價指標校驗；B3根據(jù)建立的水位關系模型對水位值預測，通過解析水位預測值與實測值之間的殘差，根據(jù)殘差分布特征得出正常區(qū)間范圍找出異常殘差值，基于殘差序列的時間屬性得出水位異常點； 根據(jù)水位數(shù)據(jù)集特征改進最長公共子串算法，滿足下列要求，設最長公共子串分別為： 上游水位子序列：S′k＝s′1，s′2，s′3…，s′k其中s′i＝sei，sri； 下游水位子序列：F′k＝f′1，f′2，f′3，…，f′k其中f′i＝foi，fri； 1任意的0≤a≤k-1，都能使式子sra＜sra+1和fra＜fra+1式成立； 2任意的0≤a≤k-1，都滿足|sea-soa|≤c其中c為常數(shù)； 若水位序列滿足上述要求則上下游水位序列的最長公共子串長度為k；首先利用建立上下游水位序列的公共子串矩陣DMn，先對公共子串矩陣的第一行和第一列進行計算，第一行元素的值即上游水位的數(shù)據(jù)與下游第一個水位的數(shù)據(jù)是否近似相等，如果相等則為1否則為0，同理第一列是比較上游水位的第一個數(shù)據(jù)與下游水位序列是否相等，相等則為1否則為0，然后利用動態(tài)規(guī)劃法計算公共子串矩陣中其余行列的值，比較該結(jié)點上游水位值與下游水位值是否近似相等，若相等則該結(jié)點的值為左上方元素的值加1，不相等則為0，公共子串矩陣元素dmi,j的計算式如下： 只要上游水位和下游水位值差的絕對值不高于c，則認定兩者相等，最長公共子串對應的數(shù)據(jù)就是水位變化趨勢最相近的水位數(shù)據(jù)； 上游水位數(shù)據(jù)選擇技巧：初始的上下游水位時間序列為： 上游水位時間序列：Dn＝d1＝v1，t1，d2＝v2，t2，…，dn-1＝vn-1，tn-1，dn＝vn，tn 下游水位時間序列：Gn＝g1＝h1，u1，g2＝h2，u2，…，gn-1＝hn-1，un-1，gn＝hn，un 設上游時間集為T＝{t1，t2，L，tn-1，tn}，下游水位監(jiān)測點gi＝hi,ui，計算上游水位對應的時間uT＝ui-deltaTime，首先在上游初始數(shù)據(jù)中查找大于等于uT的最小時刻ti，若uT＝ti,則上游水位在uT時刻的水位值zi等于上游初始的水位采集數(shù)據(jù)vi，若uT≠ti,即uT＞ti，則存在uT∈[ti-1,ti],在較短時間內(nèi)認定水位數(shù)據(jù)是按照恒定速度均勻變化的過程即水位和時間是一個線性變化的規(guī)律，則uT時刻對應的水位值zi按下式計算： 考慮上下游水位時延問題的上游水位時間序列： UDn＝ud1，ud2，ud3…，udn-1，udn其中udi＝zi，nui，此時上下游水位數(shù)據(jù)有相同的采集時間，且相同時間的采集上下游水位數(shù)據(jù)具有相同的變化趨勢； 建立水位關聯(lián)回歸模型及異常點檢測：在建立水位關系模型時，利用水位關系模型中實際水位值與預測水位值的標準差、均方差以及r-square來對水位關系模型進行評價，標準差、均方差越接近0，水位關系模型符合實際水位的變化趨勢，模型建立的好，計算r_square時首先計算實際水位的均值,r_square屬于[0,1]區(qū)間的數(shù)據(jù)，當r_square越接近1，函數(shù)擬合越好，水位關系模型適合水位數(shù)據(jù)集，如水位關系模型得到的評價指標差則重新調(diào)整支撐向量回歸中的參數(shù)，直到評價指標達到實際要求；利用回歸模型建立的水位關系進行未來一段時間水位值的預測,通過分析預測結(jié)果中的殘差得出水位檢測數(shù)據(jù)異常點，最大似然估計選取未知參數(shù)的依據(jù)是當它作為估計值時使樣本發(fā)生的概率最大，設殘差序列為：其中：τi為實際值和預測值差的絕對值。

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