多变量水质参数时间异常事件检测算法
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标签：检测算法(25099)
在供水管网中部署传感器网络实时获取多个水质参数时间序列数据，当供水管网发生污染时，高效准确地检测水质异常是一个重要问题。提出多变量水质参数时间异常事件检测算法（ M-TAEDA），利用BP模型分析多变量水质参数的时序数据，确定可能离群点；结合贝叶斯序贯分析独立更新每个参数的事件概率，预测单个传感器节点检测的异常概率；将单变量的事件概率融合为统一多变量事件概率，融合判断异常事件。实验结果表明：BP模型模拟多变量水质参数进行预测可以达到90qo精确度；与单变量参数时间异常事件检测算法（S-TAEDA）相比，M-TAEDA可以提高异常检出率约40%，降低误报率约45 %。
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