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陈玥

作品数：1 被引量：8H指数：1
供职机构：浙江大学更多>>
发文基金：水体污染控制与治理科技重大专项国家自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇去噪
  • 1篇小波
  • 1篇小波分析
  • 1篇小波去噪
  • 1篇氨氮
  • 1篇RBF神经网...

机构

  • 1篇浙江大学

作者

  • 1篇侯迪波
  • 1篇张光新
  • 1篇黄平捷
  • 1篇赵海峰
  • 1篇陈玥

传媒

  • 1篇传感器与微系...

年份

  • 1篇2013
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于RBF神经网络和小波分析的水质异常检测方法被引量：8
2013年
快速准确地检测出自然或人为事件下的水质异常,对保护水环境和保障公众健康具有重要意义。针对水质背景数据波动大时异常检测性能不理想的问题,提出一种基于RBF神经网络和小波分析的水质异常检测算法。通过引入RBF神经网络预测水质,对预测值和真实值相比较得到的残差序列进行滑动窗口小波去噪,对各时刻偏离原点的距离与特定阈值比较后判定水质是否异常。以某水源水库在线监测氨氮值为研究对象验证算法,实验结果表明:与时间序列增量方法比较,算法具有更高的异常检测率和较低的误报率。
侯迪波陈玥赵海峰黄平捷张光新
关键词：RBF神经网络小波去噪氨氮
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