摘要
本发明属于水利数据智能分析与处理技术领域,针对目前水库水位监测预警技术中未能充分解决水位监测变动异常情况的问题,提供了一种水库实时水位监测异常变动智能化预警方法,基于箱型图‑孤立森林无监督聚类模型,所述方法包括:历史数据的筛选和预处理,箱型图‑孤立森林模型的构建,异常数据检测以及异常预警判断。本发明所述方法可智能化识别水库水位监测异常原因,解决由于监测仪器故障而导致的数据异常原因,并省去人工寻找问题并排查的时间。若出现水库上下游堵塞或坝体损坏等问题,能及时做出预警和响应。
技术关键词
森林模型
预警方法
样本
监测点
水库水位监测
水位监测站
异常数据检测
异常点
分类效能
归一化方法
分类器组合
无监督聚类
判别准则
机器学习模型
预警技术
数据处理模块
监测仪器
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分类特征
机械设备故障
特征提取器
故障分类器
样本
水文数据分析
监测设备
数字孪生
三维模型
显示危险区域
转子磁钢
优化BP神经网络
电机优化设计
变量
电机转子结构