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M-TAEDA:多变量水质参数时序数据异常事件检测算法
被引量：
9
1
作者
毛莺池
齐海
+1 位作者
接青
王龙宝
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2017年第1期138-144,共7页
在供水管网中部署传感器网络实时获取多个水质参数时间序列数据,当供水管网发生污染时,高效准确地检测水质异常是一个重要问题。提出多变量水质参数时间异常事件检测算法(M-TAEDA),利用BP模型分析多变量水质参数的时序数据,确定可能离群...
在供水管网中部署传感器网络实时获取多个水质参数时间序列数据,当供水管网发生污染时,高效准确地检测水质异常是一个重要问题。提出多变量水质参数时间异常事件检测算法(M-TAEDA),利用BP模型分析多变量水质参数的时序数据,确定可能离群点;结合贝叶斯序贯分析独立更新每个参数的事件概率,预测单个传感器节点检测的异常概率;将单变量的事件概率融合为统一多变量事件概率,融合判断异常事件。实验结果表明:BP模型模拟多变量水质参数进行预测可以达到90%精确度;与单变量参数时间异常事件检测算法(S-TAEDA)相比,M-TAEDA可以提高异常检出率约40%,降低误报率约45%。
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关键词
无线传感器网络
异常事件检测
BP模型
多变量水质参数
时间序列数据
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职称材料
题名
M-TAEDA:多变量水质参数时序数据异常事件检测算法
被引量：
9
1
作者
毛莺池
齐海
接青
王龙宝
机构
河海大学计算机与信息学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2017年第1期138-144,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(U1301252)
国家科技支撑计划项目(2013BAB06B04)
+3 种基金
国家重点研发计划项目(2016YFC0400910)
中国华能集团公司总部科技项目(HNKJ13-H17-04)
云南省科技计划项目(2014GA007)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2015B22214)~~
文摘
在供水管网中部署传感器网络实时获取多个水质参数时间序列数据,当供水管网发生污染时,高效准确地检测水质异常是一个重要问题。提出多变量水质参数时间异常事件检测算法(M-TAEDA),利用BP模型分析多变量水质参数的时序数据,确定可能离群点;结合贝叶斯序贯分析独立更新每个参数的事件概率,预测单个传感器节点检测的异常概率;将单变量的事件概率融合为统一多变量事件概率,融合判断异常事件。实验结果表明:BP模型模拟多变量水质参数进行预测可以达到90%精确度;与单变量参数时间异常事件检测算法(S-TAEDA)相比,M-TAEDA可以提高异常检出率约40%,降低误报率约45%。
关键词
无线传感器网络
异常事件检测
BP模型
多变量水质参数
时间序列数据
Keywords
Wireless Sensor Network （WSN）
abnormal event detection
Back Propagation （BP） model
multivariatewater quality parameter
time-series data
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
M-TAEDA:多变量水质参数时序数据异常事件检测算法
毛莺池
齐海
接青
王龙宝
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2017
9
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参考文献
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