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公开(公告)号:CN116720753B
公开(公告)日:2023-10-31
申请号:CN202310982632.1
申请日:2023-08-07
Applicant: 浙江鹏信信息科技股份有限公司
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/26 , G06F18/2433 , G06F18/2413 , G06F18/23213 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种水文数据的处理方法、系统及可读存储介质,其处理方法包括:采集水文数据并进行数据校验,判断数据校验是否通过;若否,则对校验不通过的异常数据序列进行后续处理;利用One‑Class SVM模型对数据点进行异常检测,得到第一指标值;分别利用EWMA算法、COF算法、Isolation Forest算法对数据点进行异常检测,并结合各算法的权重加权求和得到第二指标值;将数据点对应的历年数据输入LSTM模型得到拟合值,基于拟合值与异常数据序列的方差确定异常数据点,得到第三指标值;将第一指标值、第二指标值和第三指标值作为观测值输入隐马尔可夫模型得到目标异常数据点。本发明提升异常数据的识别精度。
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公开(公告)号:CN116720753A
公开(公告)日:2023-09-08
申请号:CN202310982632.1
申请日:2023-08-07
Applicant: 浙江鹏信信息科技股份有限公司
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/26 , G06F18/2433 , G06F18/2413 , G06F18/23213 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种水文数据的处理方法、系统及可读存储介质,其处理方法包括:采集水文数据并进行数据校验,判断数据校验是否通过;若否,则对校验不通过的异常数据序列进行后续处理;利用One‑Class SVM模型对数据点进行异常检测,得到第一指标值;分别利用EWMA算法、COF算法、Isolation Forest算法对数据点进行异常检测,并结合各算法的权重加权求和得到第二指标值;将数据点对应的历年数据输入LSTM模型得到拟合值,基于拟合值与异常数据序列的方差确定异常数据点,得到第三指标值;将第一指标值、第二指标值和第三指标值作为观测值输入隐马尔可夫模型得到目标异常数据点。本发明提升异常数据的识别精度。
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