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河道水位監(jiān)測(cè)儀數(shù)據(jù)異常識(shí)別方法優(yōu)化需結(jié)合河道水位變化規(guī)律、設(shè)備特性、環(huán)境干擾因素,從數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取、識(shí)別模型、驗(yàn)證優(yōu)化四方面改進(jìn)。首先完善數(shù)據(jù)預(yù)處理流程,對(duì)原始水位數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波處理,采用滑動(dòng)平均濾波(窗口大小 5 分鐘)去除波浪導(dǎo)致的高頻波動(dòng),再通過(guò)閾值法剔除明顯異常值(如超出歷史最高水位 1m 的數(shù)據(jù));同時(shí)關(guān)聯(lián)環(huán)境數(shù)據(jù),如降雨時(shí)段水位上漲屬正常,無(wú)降雨時(shí)水位驟升則標(biāo)記異常,減少誤判。
特征提取環(huán)節(jié)需挖掘異常數(shù)據(jù)關(guān)鍵特征,從時(shí)間維度提取 “水位變化速率"(如 10 分鐘內(nèi)變化超 50cm)、“數(shù)據(jù)連續(xù)性"(如連續(xù) 3 次采集數(shù)據(jù)缺失),從數(shù)值維度提取 “偏離度"(與同期歷史均值偏差超 20%)、“波動(dòng)幅度"(1 小時(shí)內(nèi)波動(dòng)超 30cm),將這些特征量化為識(shí)別指標(biāo)。識(shí)別模型采用 “規(guī)則庫(kù) + 機(jī)器學(xué)習(xí)" 融合方式,規(guī)則庫(kù)內(nèi)置常見(jiàn)異常規(guī)則(如設(shè)備斷電導(dǎo)致數(shù)據(jù)為 0),機(jī)器學(xué)習(xí)選用決策樹(shù)算法,通過(guò)歷史異常數(shù)據(jù)(如傳感器故障、通信中斷、洪水過(guò)境)訓(xùn)練模型,提升復(fù)雜場(chǎng)景識(shí)別能力,如區(qū)分 “暴雨導(dǎo)致水位正常上漲" 與 “傳感器漂移導(dǎo)致虛假上漲"。
優(yōu)化后需建立驗(yàn)證機(jī)制,選取 3 條不同類型河道(山區(qū)河道、平原河道、城市河道)的 1 年歷史數(shù)據(jù),按 7:3 比例分為訓(xùn)練集與測(cè)試集,測(cè)試集異常識(shí)別準(zhǔn)確率需≥95%,誤判率≤3%;同時(shí)開(kāi)展現(xiàn)場(chǎng)驗(yàn)證,在監(jiān)測(cè)儀上加裝異常標(biāo)記功能,工作人員發(fā)現(xiàn)實(shí)際異常時(shí)手動(dòng)標(biāo)記,用于后續(xù)模型迭代。此外需設(shè)置動(dòng)態(tài)更新機(jī)制,每季度根據(jù)新產(chǎn)生的異常數(shù)據(jù)更新規(guī)則庫(kù)與模型參數(shù),適應(yīng)河道水文變化(如河道淤積導(dǎo)致水位基準(zhǔn)變化),同時(shí)記錄每次異常處理結(jié)果,形成 “識(shí)別 - 處理 - 反饋" 閉環(huán),持續(xù)提升識(shí)別精度。
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