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怎樣判斷智能生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)數(shù)據(jù)是否異常

更新時(shí)間:2024-06-03      點(diǎn)擊次數(shù):336

  怎樣判斷智能生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)數(shù)據(jù)是否異常?

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  以下是一些判斷智能生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)數(shù)據(jù)是否異常的方法:

  設(shè)定閾值:根據(jù)正常情況下的數(shù)據(jù)范圍,設(shè)定合理的上下限閾值,超出閾值則視為異常。

  歷史數(shù)據(jù)對(duì)比:與同一監(jiān)測(cè)點(diǎn)的歷史同期數(shù)據(jù)進(jìn)行比較,明顯偏離歷史趨勢(shì)的數(shù)據(jù)可能異常。

  多參數(shù)關(guān)聯(lián)分析:分析不同監(jiān)測(cè)參數(shù)之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián),若相關(guān)參數(shù)的變化不符合預(yù)期關(guān)系,可能存在異常。

  空間一致性判斷:與周邊臨近監(jiān)測(cè)點(diǎn)的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比,差異過(guò)大可能異常。

智能生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)

  統(tǒng)計(jì)分析:運(yùn)用統(tǒng)計(jì)方法,如計(jì)算均值、方差等,數(shù)據(jù)超出一定標(biāo)準(zhǔn)差范圍可視為異常。

  數(shù)據(jù)波動(dòng)規(guī)律:觀察數(shù)據(jù)的正常波動(dòng)規(guī)律,出現(xiàn)異常波動(dòng)形態(tài)可能異常。

  模型預(yù)測(cè):利用建立的預(yù)測(cè)模型,實(shí)際數(shù)據(jù)與預(yù)測(cè)值差異較大時(shí)判斷為異常。

  專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)判斷:結(jié)合領(lǐng)域?qū)<业慕?jīng)驗(yàn)和知識(shí),對(duì)一些特殊情況或不易量化的異常進(jìn)行判斷。

  實(shí)時(shí)趨勢(shì)分析:持續(xù)關(guān)注數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)變化趨勢(shì),突然的轉(zhuǎn)折或異常變化可提示異常。

  數(shù)據(jù)合理性審查:從物理意義和實(shí)際情況角度審查數(shù)據(jù)是否合理,不合理的數(shù)據(jù)可能異常。

  異常事件關(guān)聯(lián):考慮監(jiān)測(cè)區(qū)域近期是否發(fā)生可能影響數(shù)據(jù)的特殊事件,如施工、污染事故等。

  機(jī)器學(xué)習(xí)算法:通過(guò)訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型來(lái)自動(dòng)識(shí)別異常數(shù)據(jù)模式。


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