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龙图腾网获悉中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司申请的专利基于二分类和聚类算法的排水系统异常监测方法、设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117113247B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310972870.4，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于二分类和聚类算法的排水系统异常监测方法、设备及存储介质是由潘秋羽;陆东辉;林彬彬;魏俊;包建国;王沛丰设计研发完成，并于2023-08-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于二分类和聚类算法的排水系统异常监测方法、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于二分类和聚类算法的排水系统异常监测方法、设备及存储介质，包含：获取监测数据序列；定义趋势估计序列；根据趋势估计序列和监测数据序列计算均方偏差值；将趋势估计序列中各时刻的值分别加减均方偏差值，得到该时间段内液位监测值的异常上下边界；对监测数据序列中的全部点位进行二分类；对异常数据进行时间维度的聚类，得到动态数量的异常簇；将异常簇中的异常样本数据按照时间升序排列，选择最中间时刻的异常值作为典型异常值。本发明提供的基于二分类和聚类算法的排水系统异常监测方法，基于单一时序的液位监测数据，利用大数据分析算法，科学确定液位监测数据中的异常值，并基于此划分动态的异常时段范围。

本发明授权基于二分类和聚类算法的排水系统异常监测方法、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于二分类和聚类算法的排水系统异常监测方法，其特征在于，包含： 获取排水管道液位计历史监测数据，从中获得一定时间段内的监测数据序列，所述监测数据序列中的检测样本之间有时间间隔； 根据时序数据的依赖传递性定义与所述监测数据序列相同长度的趋势估计序列； 根据所述趋势估计序列和所述监测数据序列计算出该时间段内液位变化的均方偏差值； 将所述趋势估计序列中各时刻的值分别加减所述均方偏差值，得到该时间段内液位监测值的异常上下边界； 以异常上下边界为判别条件，对所述监测数据序列中的全部点位进行二分类，甄别出所述监测数据序列中的异常值； 对异常数据进行时间维度的聚类，得到动态数量的异常簇，一个所述异常簇即为一个异常时段范围； 将所述异常簇中的异常样本数据按照时间升序排列，选择最中间时刻的异常值作为代表样本，即典型异常值； 所述监测数据序列的长度为30天，数据的时间间隔为1分钟，其中V1为所述监测数据序列首个监测值，Vn为所述监测数据序列最后一个监测值，所述监测数据序列表示为： ； 所述根据时序数据的依赖传递性定义与所述监测数据序列相同长度的趋势估计序列的具体方法为： 根据时序依赖传递进行建模，拟合出该时间段内液位数据的趋势估计序列，将离散的各个趋势估计值连接起来构成趋势估计序列，具体公式如下所示： ； 随时间呈线性变换，表示某历史时刻i时液位值对当前T时刻液位值的依赖系数序列，通过加权计算可得出T时刻液位值的趋势估计值，该值用ET表示，其中Vi表示i时刻的实际液位值大小，最终将各时刻的趋势估计值连接成线，构成所述趋势估计序列E，表示为： ； 按照下述公式计算所述均方偏差值， 。

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