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基于无监督学习的大坝安全监测数据异常检测方法 

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申请/专利权人:山东诚达工程咨询有限公司

摘要:本发明属于大坝监测领域,尤其涉及一种基于无监督学习的大坝安全监测数据异常检测方法。本发明提供一种基于无监督学习的大坝安全监测数据异常检测方法,实现通过Prophet算法对大坝监测数据进行拟合分析,结合聚类学习方法,从而高效准确检测大坝安全监测数据中的异常点。

主权项:1.一种基于无监督学习的大坝安全监测数据异常检测方法,其特征在于,包括以下步骤:a、收集大坝监测数据,并对数据进行预处理、清洗和转换;b、在每条大坝监测数据序列中随机添加人工误差;c、使用Prophet算法对大坝监测数据进行拟合分析,得到拟合序列;d、将拟合序列与实测序列相减求得残差序列;e、输入大坝监测数据,使用局部异常因子算法LOF提取异常点;f、输入残差序列,使用改进的K-means聚类算法提取异常点;g、将e,f中的异常点取交集,定义为最终异常点。

全文数据:

权利要求:

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