基于改进的K-means聚类方法的多站数据关联异常检测

发布时间：2019-06-04 14:15

【摘要】：在传统的水文时序数据研究中,我们通常只关注单个测点的时序数据,这不仅造成数据大量的冗余,还大大增加了工作的繁琐度。本文针对时间序列数据聚类的统计特征和结构特征,基于滑动窗口特征提取算法提出了改进的K-means聚类方法,来探求水文时间序列数据是否在空间上存在某种关联,并在此基础上对多水文站数据进行关联异常检测。
[Abstract]:In the traditional research of hydrological time series data, we usually only pay attention to the time series data of a single measuring point, which not only causes a large number of redundant data, but also greatly increases the complexity of the work. Aiming at the statistical and structural features of time series data clustering, an improved K-means clustering method based on sliding window feature extraction algorithm is proposed in this paper to explore whether there is a certain correlation between hydrological time series data in space. On this basis, the association anomaly detection of multi-hydrologic station data is carried out.
【作者单位】： 河海大学;
【分类号】：TP311.13

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本文编号：2492775