【摘 要】
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对国内某供水管网10个监测点8个月的在线监测数据进行时段切分,经监测点间的空间拓扑关系分析确定了最佳监测点数量,并选定监测点的数据构建支持向量回归（SVR）模型。对该模型优
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对国内某供水管网10个监测点8个月的在线监测数据进行时段切分,经监测点间的空间拓扑关系分析确定了最佳监测点数量,并选定监测点的数据构建支持向量回归（SVR）模型。对该模型优化后,使用其建立的置信区间进行人工模拟异常值识别。结果表明,SVR模型拟合性能良好,异常值检出率高达90%,且正常值识别率为100%,实现了选定监测点数据之间的交互识别,有效提取了人工模拟序列中的异常数据。
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