【摘 要】
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水资源异常数据检测是水资源信息处理和系统决策的关键环节,是取水信息监控系统正常运行的前提,也是推动智慧城市水资源管理与建设的重要支撑。随着物联网、互联网以及大数据技术的发展,水资源系统的信息化进程不断加快,数据的真伪性问题也越来越突出,水资源大数据的异常值检测面临着新的挑战。而传统的异常检测模式多采用人工抽检,效率低且误判率高,无法满足海量取水数据的异常检测需要。因此,研究有效的水资源异常值检测算
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水资源异常数据检测是水资源信息处理和系统决策的关键环节,是取水信息监控系统正常运行的前提,也是推动智慧城市水资源管理与建设的重要支撑。随着物联网、互联网以及大数据技术的发展,水资源系统的信息化进程不断加快,数据的真伪性问题也越来越突出,水资源大数据的异常值检测面临着新的挑战。而传统的异常检测模式多采用人工抽检,效率低且误判率高,无法满足海量取水数据的异常检测需要。因此,研究有效的水资源异常值检测算法,解决水资源管理系统的真伪性问题,已经成为新型智慧城市乃至国计民生发展的重中之重。本文主要针对水资源数据的信息处理问题,开展了异常值分析与检测的方法研究。主要工作内容简述如下:1)提出了基于一类支持向量机（One Class Support Vector Machine,OC-SVM）的水资源异常检测与分析方法,解决了实际水资源数据正负样本不均衡且无标签的训练问题,并根据评分函数分别对水资源取水数据进行异常值特征分析。从一维、三维、七维三种情况分析并总结了日取水数据中各类异常值的特征,又从一维和二十四维两种情况对小时取水数据集中的异常值特征进行深入剖析,取得了很好的分析效果,为取水监测系统的异常检测提供了依据,为后续异常值检测模型的设计打下基础。2)提出了基于联合自编码器（Joint Auto-Encoder,JAE）的异常值检测方法。该方法设计了一种权重共享的联合自编码器网络,提出混合损失函数作为网络优化目标,并提出双阈值异常判定准则。该网络模型针对日取水数据的特点,解决了不均衡样本中特征提取难、异常门限值选取难等问题。在实验中,分别将JAE方法应用于合成数据集、MNIST数据集以及水资源数据三大数据集,并通过ROC和AUC值评估模型的性能,证明了JAE在异常值检测的有效性和适应性。同时,还将JAE方法与AE方法、OC-SVM方法、OC Deep SVDD方法进行了对比,证明了JAE在异常值检测的优越性。最后,通过水资源信息融合与决策支持平台,验证了JAE异常值检测算法的有效性,并将该算法应用于实际水资源异常数据的实时智能监控。
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