一种应用于多维水文时间序列数据的变点检测方法

本发明的实施例提供了一种应用于多维水文时间序列数据的变点检测方法，包括：根据水文模型的最小训练窗口，确定多维水文时间序列数据集的左右边界数据，针对左右边界数据以及两者之间的数据，从左边界数据开始，将左边界数据左右侧的数据对应划分为左右子数据集，计算左右子数据集对应的投影矩阵和零特征向量矩阵，以此计算左右子数据集对应的L2范数之和，判断其是否小于参考阈值，若不小于，则对下一个数据进行上述处理，否则将参考阈值赋值为L2范数之和，并判断左右子数据集对应的最小特征值比率因子数是否一致，若一致，则对下一个数据进行上述处理，否则将对应的数据确定为变点；对变点对应的左右子数据集分别进行递归，重复上述处理。