【摘 要】
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受天气、地形等复杂因素的影响,水文数据中通常存在不少异常值,对分析决策有着重要影响。论文提出了基于ARIMA-SVR的水文时间序列异常检测算法,在水文数据中表现出良好的检测
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(编号:61300122);2013年江苏水利科技项目(编号:2013025)资助
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受天气、地形等复杂因素的影响,水文数据中通常存在不少异常值,对分析决策有着重要影响。论文提出了基于ARIMA-SVR的水文时间序列异常检测算法,在水文数据中表现出良好的检测性能和适应性。首先使用自回归积分滑动平均模型（ARIMA）模型对水文时间序列的线性自相关部分进行预测,再使用支持向量回归（SVR）模型预测非线性部分,将预测结果相加并得到置信度为α的置信区间,其中实际值不在置信区间内的判定为异常值,最后以滁河流域六合测站点的实测数据进行验证。实验表明,该文算法在特异度与灵敏度均保持较高水平下,还能准确地
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