信号处理技术与残差分析联动的异常径流量判定方法

对异常径流量的判定是保证流域安全的重要手段。针对单一判定法可能存在的误判,本文提出了信号处理技术与残差分析联动判定法。该方法从两种不同角度分析异常径流信息,首先以经验模态分解法(EMD)获得包含异常信息的高频分量,以此为基准得到异常阈值并识别相应异常值;然后以长短期记忆网络(LSTM)构建时序模型,得到包含异常信息的径流残差,进而确定异常阈值并判定相应异常值;最后融合两种方法的异常径流量判定结果。研究表明,提出的方法能够从不同角度挖掘异常径流信息,相互补充,可准确识别径流数据中不同类型的异常信息。