公开(公告)号：CN115062272A

公开(公告)日：2022-09-16

申请号：CN202210797902.7

申请日：2022-07-06

Applicant: 浙江水利水电学院 ,  杭州电子科技大学

Inventor： 严求真 ,  叶旺 ,  王越胜 ,  何中杰 ,  杨启尧 ,  郭栋 ,  张运涛 ,  王军 ,  汪惜丹

IPC: G06F17/18 ,  G06F17/16 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种水质监测数据异常识别及预警方法，通过划分重组水质监测数据集构建修饰模型，并在修饰模型中加入相关的修正函数，进一步将修正后的修饰模型与基线模型集成，从而实现水质监测数据中异常数据的识别与预警。本方法可以有效捕捉异常预警输出和水质监测数据输入之间精确的长程耦合相关性，更有效地识别和预警水质异常事件的发生，提高对水质异常数据预警的准确性，且不受历史监测数据范围的限制。

公开(公告)号：CN113486303A

公开(公告)日：2021-10-08

申请号：CN202110826038.4

申请日：2021-07-21

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 叶旺 ,  何中杰 ,  王越胜 ,  严求真 ,  杨启尧 ,  郭栋 ,  黄娜 ,  赵晓东

IPC: G06F17/18 ,  G06F17/16 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于修饰模型集成的长时间序列预测方法，通过划分重组数据集构建修饰模型，并在修饰模型中加入相关的修正函数，进一步将修正后的修饰模型与基线模型集成，从而得到时间序列预测结果。可以有效捕捉输出和输入之间精确的长程耦合相关性，可显著提高对长时间序列预测的准确性，增强模型泛化能力、数据迁移能力。解决了现有技术中多尺度的循环神经网络由于层次化结构建模导致的参数优化困难，与固定的尺度难以动态捕获长时间上的特征信息，导致在模型泛化能力、数据迁移能力等方面性能不理想的问题。