【摘 要】
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研究根据实际案例，介绍1种高频压力数据异常模式识别组合模型，组合模型包含异常模式提取、基于DTW距离的相似搜索、基于DTW的K-means时间序列聚类。有望在实际运用中，针对供水管网中已知的异常模式，进行识别预警。选取某压力监测点的高频压力数据对模型进行分析。结果表明，模型能够有效识别出实际案例中的异常模式，归一化互信息（NMI）指数可达0.818。
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研究根据实际案例，介绍1种高频压力数据异常模式识别组合模型，组合模型包含异常模式提取、基于DTW距离的相似搜索、基于DTW的K-means时间序列聚类。有望在实际运用中，针对供水管网中已知的异常模式，进行识别预警。选取某压力监测点的高频压力数据对模型进行分析。结果表明，模型能够有效识别出实际案例中的异常模式，归一化互信息（NMI）指数可达0.818。
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