水利大数据时序水位时延异常点检测方法

本申请的水利大数据时序水位时延异常点检测方法，首先对水位数据进行预处理，通过标准化处理使得水位数据在时间上密度均匀、数值上度量标准统一，采用动态时差弯曲算法将上下游水位数据进行匹配，使其变化规律一致，然后在匹配后的水位数据中通过最长公共子串的方法找出相似度最高的时间序列，利用公共子串中上下游水位数据的时间属性求差后取平均得到水位延迟。利用上游水位值以及下游前一时刻水位值与下游当前水位值之间的关系，通过支撑向量回归建立水位关系模型，利用水位关系模型得到水位预测值，然后计算实际值与预测值之间的残差，通过分析残差的分布模型得出水位异常点，水位时延异常点检测准确度和精度大幅提高。