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水位監(jiān)視系統(tǒng)數(shù)據(jù)異常識(shí)別技術(shù)?

更新時(shí)間:2025-10-17

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  水位監(jiān)視系統(tǒng)數(shù)據(jù)異常識(shí)別技術(shù)需結(jié)合數(shù)據(jù)特征、設(shè)備狀態(tài)、環(huán)境因素,構(gòu)建多維度識(shí)別體系,及時(shí)發(fā)現(xiàn)并處理異常數(shù)據(jù),確保監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。首先要建立數(shù)據(jù)特征分析模型,通過(guò)歷史數(shù)據(jù)挖掘正常水位的變化規(guī)律,包括日變化、季節(jié)變化趨勢(shì),以及水位波動(dòng)的合理范圍,當(dāng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)超出該范圍時(shí),初步判定為異常。例如,水庫(kù)水位在無(wú)泄洪、無(wú)大量引水的情況下,短時(shí)間內(nèi)出現(xiàn)超過(guò) 10cm 的驟升或驟降,即可觸發(fā)異常預(yù)警。

  其次,結(jié)合設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)識(shí)別異常,通過(guò)遠(yuǎn)程監(jiān)控平臺(tái)實(shí)時(shí)獲取水位傳感器、數(shù)據(jù)采集器、通信模塊的運(yùn)行參數(shù),如傳感器供電電壓、通信信號(hào)強(qiáng)度、采集頻率等。當(dāng)設(shè)備參數(shù)異常時(shí),如傳感器供電不足、通信信號(hào)中斷,可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)缺失或失真,此時(shí)需將對(duì)應(yīng)時(shí)段的數(shù)據(jù)標(biāo)記為異常,并及時(shí)排查設(shè)備故障。

  同時(shí),引入環(huán)境因素輔助識(shí)別,例如暴雨天氣可能導(dǎo)致水位快速上漲,屬于正?,F(xiàn)象;但若在無(wú)降雨情況下水位異常上漲,需結(jié)合周邊是否有非法取水、管道泄漏等情況進(jìn)一步判斷??赏ㄟ^(guò)關(guān)聯(lián)降雨量、風(fēng)速、水溫等環(huán)境數(shù)據(jù),驗(yàn)證水位數(shù)據(jù)的合理性,減少誤判。

  此外,采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法提升識(shí)別精度,通過(guò)大量歷史正常與異常數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型,使系統(tǒng)具備自主學(xué)習(xí)能力,能夠識(shí)別復(fù)雜場(chǎng)景下的異常數(shù)據(jù),如傳感器漂移導(dǎo)致的緩慢偏差、數(shù)據(jù)傳輸過(guò)程中的丟包錯(cuò)包等。當(dāng)識(shí)別到異常數(shù)據(jù)后,系統(tǒng)需自動(dòng)發(fā)出預(yù)警,通知管理人員進(jìn)行人工核實(shí),并提供異常原因分析建議,如設(shè)備故障、環(huán)境干擾等,便于快速處理。通過(guò)多技術(shù)融合,實(shí)現(xiàn)水位數(shù)據(jù)異常的精準(zhǔn)識(shí)別,為后續(xù)決策提供可靠數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。


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