【摘 要】
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为了及时有效地发现偶发或蓄意的水质异常,保障饮用水供水安全,在总结现有异常检测算法的基础上,提出基于自回归(AR)模型和模糊C-均值聚类(FCM)的多因子融合水质异常检测算法
【机 构】
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浙江大学工业控制技术国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(41101508);国家重大科技专项资助项目(2008ZX07420-004)
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为了及时有效地发现偶发或蓄意的水质异常,保障饮用水供水安全,在总结现有异常检测算法的基础上,提出基于自回归(AR)模型和模糊C-均值聚类(FCM)的多因子融合水质异常检测算法.通过AR模型实现水质背景信号的高精度跟踪,采用FCM算法融合多种水质指标的AR预测残差,与设定阈值作比较并判断异常.实验结果表明,与单因子算法、直接融合水质指标监测值的算法、利用多维欧氏距离融合AR预测残差的算法相比,提出的多因子融合水质异常检测算法具有更高的异常检出率和较低的误报率.
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