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申请/专利权人：沈阳农业大学
摘要：本发明提供一种大坝时间序列监测数据异常值识别方法、系统及介质，涉及数据分析领域，包括：获取表征大坝安全的变形量时间序列监测数据，通过均值跳跃识别方法确定变形量时间序列监测数据中的多个突变点；多个突变点将变形量时间序列监测数据分割为多个监测数据段落，突变点前后的变形量时间序列监测数据围绕不同的均值上下浮动，将突变点前后两段变形量时间序列监测数据的均值之差作为监测数据序列的确定性成分，监测数据序列扣除确定性成分后剩余的部分为随机性成分；对随机性成分序列进行统计检验，获得变形量时间序列监测数据的异常值。上述方法有助于实现精确识别大坝安全监测数据的异常值。
主权项：1.一种大坝时间序列监测数据异常值识别方法，其特征在于，包括：获取表征大坝安全的变形量时间序列监测数据，通过均值跳跃识别方法确定变形量时间序列监测数据中的多个突变点；多个突变点将变形量时间序列监测数据分割为多个监测数据段落，突变点前后的变形量时间序列监测数据围绕不同的均值上下浮动，将突变点前后两段变形量时间序列监测数据的均值之差作为监测数据序列的确定性成分，监测数据序列扣除确定性成分后剩余的部分为随机性成分；对随机性成分序列进行统计检验，获得变形量时间序列监测数据的异常值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 沈阳农业大学 一种大坝时间序列监测数据异常值识别方法、系统及介质
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