[發(fā)明專利]一種水文時間序列異常模式檢測方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201710092513.3
• 申請日: 2017-02-21
• 公開（公告）號: CN106951680A
• 公開（公告）日: 2017-07-14
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 王繼民
• 申請（專利權(quán)）人: 河海大學
• 主分類號: G06F19/00
• 分類號: G06F19/00;G06F17/30
• 代理公司: 南京蘇高專利商標事務(wù)所(普通合伙)32204
• 代理人: 婁嘉寧

1.一種水文時間序列異常模式檢測方法，其特征在于：包括以下步驟：

步驟1：采集歷年的水位數(shù)據(jù)，根據(jù)時間的順序，以年為單位組成每年的水位時間序列；

步驟2：對每年水位時間序列進行分割，產(chǎn)生水位子序列；

步驟3：水位子序列進行線性分段，形成維度低的水位子序列；

步驟4：對步驟3中獲得的水位子序列進行分組，將同時間段的子序列劃分為一組；

步驟5：在同一組子序列中結(jié)合平均變化距離和積累變化距離進行異常子序列的檢測。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的水文時間序列異常模式檢測方法，其特征在于：所述步驟2中采用滑動窗口機制對每年水位時間序列進行分割，產(chǎn)生水位子序列。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的水文時間序列異常模式檢測方法，其特征在于：所述步驟3中通過分析逐段聚集平均的方法對分割后的水位子序列進行線性分段。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的水文時間序列異常模式檢測方法，其特征在于：所述步驟5中對異常子序列檢測的方法為，包括以下步驟：

步驟51：根據(jù)公式計算組內(nèi)子序列之間的平均變化距離MC；其中，s_i表示第i個子序列，n表示子序列的總數(shù)，D為子序列之間的距離度量函數(shù)；

步驟52：確定s_i鄰近子序列的個數(shù)k，根據(jù)公式計算子序列s_i與近鄰子序列之間的累積變化距離AC；其中，s_i表示第i個子序列，s_Nk表示第k個近鄰子序列，w_k表示k個鄰近子序列的權(quán)值，D為子序列之間的距離度量函數(shù)；

步驟53：判斷AC與MC的大小，若AC>MC，則當前子序列s_i可能為異常子序列，否則視為正常子序列。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的水文時間序列異常模式檢測方法，其特征在于：所述子序列之間的距離度量函數(shù)采用動態(tài)時間序列彎曲距離函數(shù)。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的水文時間序列異常模式檢測方法，其特征在于：還包括步驟6：將檢測得到的異常子序列采用曲線方式進行圖形展示并進行評估。

7.根據(jù)權(quán)利要求4所述的水文時間序列異常模式檢測方法，其特征在于：近鄰子序列的總數(shù)k的取值大于3，且小于子序列數(shù)量的一半。