一种半监督迭代训练的污水管网降雨-入流事件识别方法

本发明公开了一种半监督迭代训练的污水管网降雨‑入流事件识别方法，包括以下步骤，S1：获取实时液位数据、历史液位数据和实时降雨数据；S2：分别对两种液位数据进行预处理；S3：获得统一时间尺度的降雨序列、实时液位序列和历史液位序列；S4：采用STL获得趋势项；S5：获得状态识别模型；S6：获得候选降雨‑入流事件；S7：判断是否达到时间间隔阈值，未达到则进入下一步骤；达到则基于候选降雨‑入流事件频率判断是否调整period，若不调整则进入下一步骤，若调整则返回S4；S8：结果实时输出。本发明结合STL和HMM模型识别液位变化的隐状态序列，实现对污水管网降雨入流事件的长期、稳定、低人工成本识别。