【摘 要】
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为了提高水文监测的准确性，提出基于改进随机森林算法的水文监测数据异常识别方法。采用全局数据模式建立水文监测数据库管理模型，通过水文监测数据源之间的异构性参数，结合数据源的结构化特征分析，采用水文变化语义约束的特征分析方法，建立水文监测数据异常滤波模型；通过改进随机森林算法，进行水文监测数据异常特征提取，根据观测数据流的模式变化实现对水文监测数据的异常数据特征聚类分析和模式识别；通过构建动态水文观测
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为了提高水文监测的准确性，提出基于改进随机森林算法的水文监测数据异常识别方法。采用全局数据模式建立水文监测数据库管理模型，通过水文监测数据源之间的异构性参数，结合数据源的结构化特征分析，采用水文变化语义约束的特征分析方法，建立水文监测数据异常滤波模型；通过改进随机森林算法，进行水文监测数据异常特征提取，根据观测数据流的模式变化实现对水文监测数据的异常数据特征聚类分析和模式识别；通过构建动态水文观测数据与水文的时空分布模型，采用高层语义特征分析方法，根据实时水位数据流的量化参数分析，采用语义相似性度量方法，通过在线观测数据清洗，实现对水文监测数据异常特征识别和聚类分析，提高水文动态监测能力。仿真结果表明，采用该方法进行水文监测数据异常识别的可靠性较高，对水文变化的动态分析和识别能力较强，可提高水文监测的质量水平。
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