[發(fā)明專利]一種水文時(shí)間序列異常模式檢測(cè)方法

在審

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

1.一種水文時(shí)間序列異常模式檢測(cè)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(shí)間的順序，以年為單位組成每年的水位時(shí)間序列；

步驟2：對(duì)每年水位時(shí)間序列進(jìn)行分割，產(chǎn)生水位子序列；

步驟3：水位子序列進(jìn)行線性分段，形成維度低的水位子序列；

步驟4：對(duì)步驟3中獲得的水位子序列進(jìn)行分組，將同時(shí)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(jìn)行異常子序列的檢測(cè)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的水文時(shí)間序列異常模式檢測(cè)方法，其特征在于：所述步驟2中采用滑動(dòng)窗口機(jī)制對(duì)每年水位時(shí)間序列進(jìn)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(shí)間序列異常模式檢測(cè)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(duì)分割后的水位子序列進(jìn)行線性分段。

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

步驟51：根據(jù)公式計(jì)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(gè)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(gè)數(shù)k，根據(jù)公式計(jì)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(gè)子序列，s_Nk表示第k個(gè)近鄰子序列，w_k表示k個(gè)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(dāng)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(shí)間序列異常模式檢測(cè)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(dòng)態(tài)時(shí)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(shí)間序列異常模式檢測(cè)方法，其特征在于：還包括步驟6：將檢測(cè)得到的異常子序列采用曲線方式進(jìn)行圖形展示并進(jìn)行評(píng)估。

7.根據(jù)權(quán)利要求4所述的水文時(shí)間序列異常模式檢測(cè)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。