基于时间序列ARIMA模型取水异常检测方法与系统

    公开(公告)号:CN110083803B

    公开(公告)日:2023-09-29

    申请号:CN201910323562.2

    申请日:2019-04-22

    Abstract: 本发明公开了一种基于时间序列ARIMA模型取水异常检测方法与系统,属于水资源利用监测技术领域。在国家水资源的监控过程中,不同区域,不同取水点的有各自的取水数据,将这些数据作为可靠的时间序列模型的数据输入,并通对数据平稳性进行分析,并进行平稳性处理,将非平稳的时间序列转化为平稳的时间序列;通过自相关函数和偏相关函数分别求出自相关系数和偏相关系数,并通过ARIMA模型求出最后数据的拟合曲线,最后通过判断拟合数据和真实数据的残差是否符合高斯分布的3σ准则判断是否异常,对于异常值,可以通过拟合曲线给出修正值。本发明可以实现监测数据质量评价,并为数据完善过程提供参考修正值,有效提高了监测工作效率和质量。

    一种融合KPCA和思维优化BP神经网络的用水总量预测方法

    公开(公告)号:CN110047015A

    公开(公告)日:2019-07-23

    申请号:CN201910323911.0

    申请日:2019-04-22

    Abstract: 本发明公开了一种融合KPCA和思维优化BP神经网络的用水总量预测方法,包括如下步骤:运用相关系数法确定预测因子;利用核主成分分析(KPCA)对预测因子进行降维处理,解决数据之间的非线性特征;利用BP神经网络建立用水总量预测模型;利用模型对用水总量进行预测。本发明前两个步骤是数据预处理,目的是提取用水数据中的有用信息,消除冗余信息对预测造成的干扰。第三个步骤将BP神经网络到用水总量预测中,同时采用思维进化学习算法优化BP神经网络的权值和阈值。最后一个步骤用于检验模型效果。本发明方法在国家统计局的年度开放统计用水数据中实验,结果表明,基于KPCA和思维优化BP神经网络的用水总量预测模型能很好的预测未来用水总量。

    基于时间序列ARIMA模型取水异常检测方法与系统

    公开(公告)号:CN110083803A

    公开(公告)日:2019-08-02

    申请号:CN201910323562.2

    申请日:2019-04-22

    Abstract: 本发明公开了一种基于时间序列ARIMA模型取水异常检测方法与系统,属于水资源利用监测技术领域。在国家水资源的监控过程中,不同区域,不同取水点的有各自的取水数据,将这些数据作为可靠的时间序列模型的数据输入,并通对数据平稳性进行分析,并进行平稳性处理,将非平稳的时间序列转化为平稳的时间序列;通过自相关函数和偏相关函数分别求出自相关系数和偏相关系数,并通过ARIMA模型求出最后数据的拟合曲线,最后通过判断拟合数据和真实数据的残差是否符合高斯分布的3σ准则判断是否异常,对于异常值,可以通过拟合曲线给出修正值。本发明可以实现监测数据质量评价,并为数据完善过程提供参考修正值,有效提高了监测工作效率和质量。

    一种遥感图像水体提取方法

    公开(公告)号:CN105139015B

    公开(公告)日:2018-11-13

    申请号:CN201510442113.1

    申请日:2015-07-24

    Applicant: 河海大学

    Abstract: 本发明涉及一种遥感图像水体提取方法,集多种算法于一体,包括图像搜索算法、模糊聚类算法、凸包点逆时针排序算法、符号距离函数初始化算法,构建了全新的控制策略,能够针对遥感图像中的水体,实现更加便捷、准确提取,并且根据CIE LAB、HSL颜色模型和高斯归一化水体指数GNDWI,针对遥感图像构建特征空间,有效解决了水平集算法在多个目标的应用中收敛速度较慢,甚至无法收敛的问题;不仅如此,还引入并行处理方法,同时针对多个多边形目标水体分别进行水平集函数迭代收敛操作,大大提高了整个设计技术方案的工作效率。

    一种遥感图像水体提取方法

    公开(公告)号:CN105139015A

    公开(公告)日:2015-12-09

    申请号:CN201510442113.1

    申请日:2015-07-24

    Applicant: 河海大学

    CPC classification number: G06K9/4671 G06K9/4642 G06K9/4652

    Abstract: 本发明涉及一种遥感图像水体提取方法,集多种算法于一体,包括图像搜索算法、模糊聚类算法、凸包点逆时针排序算法、符号距离函数初始化算法,构建了全新的控制策略,能够针对遥感图像中的水体,实现更加便捷、准确提取,并且根据CIE LAB、HSL颜色模型和高斯归一化水体指数GNDWI,针对遥感图像构建特征空间,有效解决了水平集算法在多个目标的应用中收敛速度较慢,甚至无法收敛的问题;不仅如此,还引入并行处理方法,同时针对多个多边形目标水体分别进行水平集函数迭代收敛操作,大大提高了整个设计技术方案的工作效率。

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