多變量水質參數時間異常事件檢測算法
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標簽：檢測算法(25177)
在供水管網中部署傳感器網絡實時獲取多個水質參數時間序列數據，當供水管網發生污染時，高效準確地檢測水質異常是一個重要問題。提出多變量水質參數時間異常事件檢測算法（ M-TAEDA），利用BP模型分析多變量水質參數的時序數據，確定可能離群點；結合貝葉斯序貫分析獨立更新每個參數的事件概率，預測單個傳感器節點檢測的異常概率；將單變量的事件概率融合為統一多變量事件概率，融合判斷異常事件。實驗結果表明：BP模型模擬多變量水質參數進行預測可以達到90qo精確度；與單變量參數時間異常事件檢測算法（S-TAEDA）相比，M-TAEDA可以提高異常檢出率約40%，降低誤報率約45 %。
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