公开(公告)号：CN115982658A

公开(公告)日：2023-04-18

申请号：CN202211546472.8

申请日：2022-12-02

Applicant: 浙江省水文管理中心

Inventor： 陈浙梁 ,  童增来 ,  姚东 ,  李歆遒 ,  言薇 ,  徐斌 ,  沈凯华 ,  钱克宠 ,  刘林海 ,  张紫琳 ,  王玉明 ,  倪宪汉 ,  李欢 ,  吕耀光 ,  金晶

IPC: G06F18/2433 ,  G06F18/2415 ,  G06F18/15 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/048 ,  G06N3/049 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/098

Abstract: 本发明公开了一种基于联邦学习框架的水文数据异常检测与修复方法，包括模型训练过程和识别修复过程，模型训练过程包括以下步骤：首先对训练用水文数据进行预处理并进行异常化处理，其次，搭建联邦学习架构，服务器初始化模型参数，将全局模型发送给每一个客户端；客户端接收模型之后开始学习本地数据特征，模型利用带注意力机制的双向LSTM提取上下文信息，之后，通过对抗学习的方式同时优化异常检测与数据修复的功能，最后通过客户端与服务器之间的迭代交互以更新模型的功能。本发明通过提出新的方法，在水文遥测数据隐私得到保护的前提下，同时进行异常识别与修复，为提升水文预报性能、降低不确定灾害带来的损失提供支持。