[發明專利]一種針對全光譜水質監測設備的數據異常值確定方法

在審

• 申請號: 202110705858.8
• 申請日: 2021-06-24
• 公開（公告）號: CN113420816A
• 公開（公告）日: 2021-09-21
• 發明（設計）人: 荊紅衛;劉保獻;安欣欣;景寬;陶蕾;王琛;奚采亭;王莉華;李海軍;金萌
• 申請（專利權）人: 北京市生態環境監測中心
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G01N21/25
• 代理公司: 北京清大紫荊知識產權代理有限公司 11718
• 代理人: 彭一波

1.一種針對全光譜水質監測設備的數據異常值確定方法，其特征在于，所述方法包括如下步驟：

S1：點位參數異常值監測；

S2：結合動態數據的異常值判斷，得到點位的異常參數s；

S3：進行區域點位異常值排查，利用點位的上下游關系，對S2中得到的異常參數s所對應的異常值做進一步的排查；

S4：根據S3中進一步排查的數據，確定異常值。

2.根據權利要求1所述的針對全光譜水質監測設備的數據異常值確定方法，其特征在于，所述S1為利用孤立森林建立水質參數的異常值監測模型，步驟如下：

S1.1生成孤立森林模型；

S1.2用上述孤立森林模型評估新的數據，監測得到點位參數異常值。

3.根據權利要求2所述的針對全光譜水質監測設備的數據異常值確定方法，其特征在于，所述S1.1步驟如下：

S1.1.1隨機選擇w個樣本點作為樣本子集，放于根節點；

S1.1.2隨機指定一個維度，在當前節點數據中隨機產生一個切割點p，所述切割點p位于當前節點數據中指定維度的最大值和最小值之間；

S1.1.3根據上述切割點p生成一個超平面，將當前節點數據空間劃分為2個子空間；把指定維度里小于p的數據放在當前節點的左子節點，把大于等于p的數據放在當前節點的右子節點；

S1.1.4在子節點中遞歸步驟S1.1.2和S1.1.3，不斷構造新的子節點，直到子節點中只有一個無法再繼續切割的數據或子節點已達到限定高度；

S1.1.5循環S1.1.1至S1.1.4，直至生成T個孤立樹iTree。

4.根據權利要求2所述的針對全光譜水質監測設備的數據異常值確定方法，其特征在于，所述S1.2包括：令每一個數據點x遍歷每一顆孤立樹iTree，計算點x在森林中的評價高度h(x)，對所有的評價高度作歸一化處理，其中，異常值分數計算公式如下：

其中：

H(i)為調和數，當異常值分數大于0.7時，判定為異常值。

5.根據權利要求1所述的針對全光譜水質監測設備的數據異常值確定方法，其特征在于，所述S2包括：

S2.1：對S1中監測出來的點位參數異常值進行類型判斷；

S2.2：建立動態參數與歷史監測參數異常值變化趨勢的關系模型；

S2.3：根據S2.1所得異常類型和監測數據變化趨勢判斷是否存在該異常，得到異常系數s，判定結果如下：若異常類型與變化趨勢一致，則該異常系數為s＝1，若異常類型與變化趨勢相反，則該異常系數為s＝0，若變化趨勢為穩定，則該異常系數為s＝0.5。

6.根據權利要求5所述的針對全光譜水質監測設備的數據異常值確定方法，其特征在于，所述S2.1中類型判斷如下：z＝vi－m，其中vi為異常參數值，m為該參數均值，當z0時，為上升異常，當z0時，為下降異常。

7.根據權利要求5所述的針對全光譜水質監測設備的數據異常值確定方法，其特征在于，所述S2.2中建立的動態參數與歷史監測參數異常值變化趨勢的關系模型為y＝f(x)，其中，x為影響監測數據的動態數據，y為參數變化趨勢，y包括上升、下降與穩定。

8.根據權利要求1所述的針對全光譜水質監測設備的數據異常值確定方法，其特征在于，所述S3為利用監測點位的上下游關系，對已篩選出的異常值進行再次排查，包括：

S3.1：判斷上下游變化趨勢q，q＝vi-m，其中vi為點參數，m為該點位該參數均值，若qp,變化趨勢為上升；若q-p,變化趨勢為下降；若-pqp,變化趨勢為穩定，p為變化趨勢閾值；

S3.2：根據上下游變化趨勢判斷異常系數。