[發明專利]一種基于樣本熵和貝葉斯的時間序列突變檢測方法

有效

• 申請號: 202010511526.1
• 申請日: 2020-06-08
• 公開（公告）號: CN111667009B
• 公開（公告）日: 2023-04-04
• 發明（設計）人: 孫東永;張洪波;徐明珠;孔令魁;李楊津;李振欣;王琪
• 申請（專利權）人: 長安大學
• 主分類號: G06N7/01
• 分類號: G06N7/01;G06F17/18;G06F16/2458
• 代理公司: 北京東方盛凡知識產權代理有限公司 11562
• 代理人: 賈耀淇

本發明提供一種基于樣本熵和貝葉斯的時間序列突變檢測方法，包括依據選取的徑流時間序列，首先選取水文系統的徑流時間序列，然后通過滑動技術選取子序列計算子序列的樣本熵值，依據子序列熵值的趨勢變化特征初步判斷突變點的位置，最后通過貝葉斯變點分析突變點的真偽。本發明方法能夠準確地判斷徑流序列的突變點。

技術領域

本發明涉及環境水文分析技術領域，特別是涉及一種基于樣本熵和貝葉斯的時間序列突變檢測方法。

背景技術

由于受到氣候變化和人類活動等各種因素的影響，徑流的時空變化呈現非線性、復雜的動態特性，發生了不同程度的變異，徑流時間序列呈現出高度復雜、動態的非線性動力學特征，破壞了水文分析的一致性假設前提，給水文分析帶來一定的困難。而Mann-kendall、滑動t檢驗等傳統的統計分析方法多以線性假設為基礎，方法的有效性受到了挑戰，因而如滑動移除趨勢波動分析、滑動移除小波分析、滑動移除近似熵分析等大量非線性分析方法被引入到徑流的突變分析當中，且取得較好的效果。然而，單一方法的準確性在一定程度上受到懷疑，將各種方法進行組合是提高系統動力學結構突變檢測精度的有效方法。

水文系統是一個開放的動力系統，其系統演變過程可以通過其徑流、降水等水文要素的動力學特征值來進行表征。樣本熵(SampleEntropy，SampEn)是一種有效的動力學特征量，表示非線性動力系統產生新模型的概率，其熵值的變化能夠對系統的動力學結構特征突變進行有效的表征，但是樣本熵在分析徑流序列突變時，有時計算得到的變異點位置較多，給突變點的精確識別帶來困難。貝葉斯變點分析法通過給出變異點的先驗概率分布和后驗概率分布，可以精確識別序列的變異點，但其本身對于徑流的非線性檢測能力略顯不足，所以如何準確地識別徑流序列的突變點是一個急需解決的技術問題。

發明內容

本發明的目的是提供一種基于樣本熵和貝葉斯的時間序列突變檢測方法，以解決上述現有技術存在的問題，能夠準確地判斷徑流序列的突變點。

為實現上述目的，本發明提供了如下方案：本發明提供一種基于樣本熵和貝葉斯的時間序列突變檢測方法，內容如下：

S1.將長度為n的徑流原始序列{x₁,x₂,…,x_n}進行相空間重構，構造如下一組m維向量：

X(i)＝[x(i),x(i+1),…,x(i+m-1)]，i＝1,2,…,n-m+1

S2.計算向量X(i)和X(j)之間的歐氏距離d[X(i),X(j)]：

d[X(i),X(j)]＝max[|X(i+k)-X(j+k)|],k＝0,1,2,…,m-1

S3.給定允許偏差r，計算每一個i所對應的歐式距離d[X(i),X(j)]小于r的數目N_r與n-m+1的比值

S4.對于數值取i的所有值的平均值，得到C^m(r)：

S5.將維數m增加1并重復步驟S1到S4以獲得C^m+1(r)；

S6.用數值m、r和n計算徑流時間序列的SampEn(m,r,n)值：

SampEn(m,r,n)＝-ln[C^m+1(r)/C^m(r)]

S7.根據待分析的徑流時間序列{x₁,x₂,…,x_n}，選擇數據滑動窗口長度h以及滑動步長L，確定樣本熵SampEn的維數m和容許偏差r；