怎樣判斷智能生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)數(shù)據(jù)是否異常?

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　　以下是一些判斷智能生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)數(shù)據(jù)是否異常的方法：

　　設(shè)定閾值：根據(jù)正常情況下的數(shù)據(jù)范圍，設(shè)定合理的上下限閾值，超出閾值則視為異常。

　　歷史數(shù)據(jù)對(duì)比：與同一監(jiān)測(cè)點(diǎn)的歷史同期數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，明顯偏離歷史趨勢(shì)的數(shù)據(jù)可能異常。

　　多參數(shù)關(guān)聯(lián)分析：分析不同監(jiān)測(cè)參數(shù)之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)，若相關(guān)參數(shù)的變化不符合預(yù)期關(guān)系，可能存在異常。

　　空間一致性判斷：與周邊臨近監(jiān)測(cè)點(diǎn)的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，差異過大可能異常。

　　統(tǒng)計(jì)分析：運(yùn)用統(tǒng)計(jì)方法，如計(jì)算均值、方差等，數(shù)據(jù)超出一定標(biāo)準(zhǔn)差范圍可視為異常。

　　數(shù)據(jù)波動(dòng)規(guī)律：觀察數(shù)據(jù)的正常波動(dòng)規(guī)律，出現(xiàn)異常波動(dòng)形態(tài)可能異常。

　　模型預(yù)測(cè)：利用建立的預(yù)測(cè)模型，實(shí)際數(shù)據(jù)與預(yù)測(cè)值差異較大時(shí)判斷為異常。

　　專家經(jīng)驗(yàn)判斷：結(jié)合領(lǐng)域?qū)＜业慕?jīng)驗(yàn)和知識(shí)，對(duì)一些特殊情況或不易量化的異常進(jìn)行判斷。

　　實(shí)時(shí)趨勢(shì)分析：持續(xù)關(guān)注數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)變化趨勢(shì)，突然的轉(zhuǎn)折或異常變化可提示異常。

　　數(shù)據(jù)合理性審查：從物理意義和實(shí)際情況角度審查數(shù)據(jù)是否合理，不合理的數(shù)據(jù)可能異常。

　　異常事件關(guān)聯(lián)：考慮監(jiān)測(cè)區(qū)域近期是否發(fā)生可能影響數(shù)據(jù)的特殊事件，如施工、污染事故等。

　　機(jī)器學(xué)習(xí)算法：通過訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型來(lái)自動(dòng)識(shí)別異常數(shù)據(jù)模式。