一种基于蓄水池模型空间的智慧粮食系统异常检测方法

一种基于蓄水池模型空间的智慧粮食系统异常检测方法，1)数据采集：从部署在粮食生产田间的多个传感器采集环境数据；2)数据预处理：对多维时间序列数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值填补、数据归一化；3)神经网络的构建基于蓄水池的模型空间，4)模型空间的训练：使用历史正常数据对蓄水池模型进行训练，调整输出层的参数，使模型空间能够准确描述正常状态下的系统行为；至此，将预测层的参数当做模型空间；5)异常检测方法的构建和训练：基于模型空间，构建并训练Autoencoder模型，使其能够重构步骤4产生的模型空间；6)通过重构的模型空间误差和设定的阈值判断输出结果是否为异常。