[发明专利]一种水质指标融合数据异常检测方法及系统

权利要求书

1.一种水质指标融合数据异常检测方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：

获取水质监测历史融合数据和当前时刻水质自动站监测数据；

根据获取的水质监测历史融合数据，建立全指标孤立森林检测模型、关联指标异常检测模型和单指标异常检测模型；

将获取的当前时刻水质自动站监测数据输入到建立的全指标孤立森林检测模型、关联指标异常检测模型和单指标异常检测模型中，分别输出第一异常数据、第二异常数据和第三异常数据；

根据第一异常数据、第二异常数据和第三异常数据，对当前时刻水质进行评估，计算待评估水域的水质恶劣评估总分值；

其中，待评估水域的水质恶劣评估总分值的计算公式如下：

；

其中，Y表示待评估水域的水质恶劣评估总分值；表示获取第一异常数据的准确度因子；表示获取第二异常数据的准确度因子；表示获取第三异常数据的准确度因子；表示获取第一异常数据的总数量；Q表示获取第二异常数据的总数量；D表示获取第三异常数据的总数量；表示所有水质监测站点的总数量；i表示获取第i个第一异常数据；j表示第一异常数据中第j个指标数据；N表示第一异常数据中指标数据的总种类数量；表示第i个第一异常数据中第j个指标数据的恶劣因子；表示第i个第一异常数据中第j个指标数据的实测值；表示第i个第一异常数据中第j个指标数据的标准值；q表示第q个第二异常数据；e表示第二异常数据中第e个指标数据；E表示第二异常数据中指标数据的总种类数量；表示第q个第二异常数据中第e个指标数据的恶劣因子；表示第q个第二异常数据中第e个指标数据的实测值；表示第q个第二异常数据中第e个指标数据的标准值；表示第d个第三异常数据的恶劣因子；表示第d个第三异常数据的实测值；表示第d个第三异常数据的标准值；表示第一异常数据、第二异常数据和第三异常数据中彼此重复的指标数据的总个数。

2.根据权利要求1所述的水质指标融合数据异常检测方法，其特征在于，该方法还包括如下步骤：

根据第一异常数据、第二异常数据和第三异常数据，对待评估水域的水质改善情况进行评估，计算待评估水域的水质改善值。

3.根据权利要求1所述的水质指标融合数据异常检测方法，其特征在于，根据获取的水质监测历史融合数据，建立全指标孤立森林检测模型的方法包括如下步骤：

从水质监测历史融合数据中，选取个全指标样本数据作为子数据集，将子数据集放入一棵孤立树的根节点；

其中，为孤立树设定高度限制；

在子数据集中随机选择一个指标数据，并随机产生一个切割点；

将当前所选指标数据中小于切割点的点放在当前节点的左分支，大于或等于切割点的点放在当前节点的右分支，形成新的叶子节点；

在左分支节点和右分支节点不断构造新的叶子节点，直到叶子节点上只有一个指标数据、节点上的指标数据所有特征都相同或孤立树已经生长到了所设定的高度限制。

4.根据权利要求3所述的水质指标融合数据异常检测方法，其特征在于，建立全指标孤立森林检测模型的方法还包括如下步骤：

计算孤立森林中所有全指标样本数据的异常分数。