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一种基于管网多元水质时序数据的水质异常事件识别预警方法

摘要

一种基于管网多元水质时序数据的水质异常事件识别预警方法,属于供水管网水处理技术领域。首先,对SCADA采集的监测点的水质数据进行预处理,模拟出模拟水质异常事件数据。其次,对正常运行状态下的多个水质指标建立预测回归模型,并选择每种水质指标的回归预测模型模型训练较好的模型进行集成,构建最终的回归预测模型。再次,确定各水质指标的预测值与真实值残差分布的标准差,并对回归预测模型进行评价,确定最优算数乘子。最后,利用时序贝叶斯原理进行水质异常事件的概率更新,并进行事件报警,给出最终模型的报警信号及水质异常事件的发生概率、异常水质指标。本发明具有运行成本低、操作简单、效果好等优点,能够大幅降低误报率与漏报率。

著录项

  • 公开/公告号CN111191855A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-05-22

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 大连理工大学;

    申请/专利号CN202010029422.7

  • 申请日2020-01-13

  • 分类号

  • 代理机构大连理工大学专利中心;

  • 代理人李晓亮

  • 地址 116024 辽宁省大连市甘井子区凌工路2号

  • 入库时间 2023-12-17 08:30:07

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-08-04

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06Q10/04 申请日:20200113

    实质审查的生效

  • 2020-05-22

    公开

    公开

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