声明
致谢
摘要
图与附表清单
第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.1.1 我国水资源及水污染现状
1.1.2 供水管网面临的主要问题
1.2 水质异常检测的国内外研究现状
1.2.1 水质异常检测技术现状
1.2.2 水质异常检测仍然存在的问题
1.3 本文主要研究内容
1.4 本章小结
第2章 水质异常检测方法及时频分析技术概述
2.1 常用术语定义与概述
2.1.1 水质指标
2.1.2 水质指标波动状态及典型波动类型
2.2 水质异常检测的技术关键
2.2.1 主要技术步骤
2.2.2 常用水质事件检测算法
2.3 异常检测性能评价的标准
2.3.1 评价指标
2.3.2 ROC曲线
2.4 时频分析
2.4.1 时频分析技术概述
2.4.2 经验模态分解方法概述
2.5 本章小结
第3章 基于经验模态分解的尺度自适应水质异常事件检测
3.1 引言
3.2 基于经验模态分解的尺度自适应水质异常事件检测
3.2.1 基于EMD分解的水质时序分解
3.2.2 基于广义零交点法(GZC)的局部时间尺度自适应
3.2.3 基于3倍标准差阈值的水质异常判定
3.3 仿真与结果
3.3.1 仿真数据来源
3.3.2 基于EMD分解的水质指标固有模态函数提取
3.3.3 利用3倍标准差法进行水质异常判定
3.3.4 局部时间尺度计算及自适应异常事件检测
3.4 讨论
3.4.1 不同尺度事件的检出效果
3.4.2 与其他方法对比
3.5 本章小结
第4章 基于EEMD分解的多尺度异常事件检测方法研究
4.1 引言
4.2 基于EEMD的水质单指标的多尺度异常事件检测
4.2.1 水质指标的非平稳性及间歇性
4.2.2 EEMD分解
4.2.3 基于马氏距离(Mahalanobis Distance)的异常事件检测
4.3 仿真与结果
4.3.1 仿真数据来源
4.3.2 基于EEMD分解的水质指标固有模态函数提取
4.3.3 基于马氏距离的异常判定
4.4 讨论
4.4.1 EEMD参数设置
4.4.2 EEMD和EMD对比
4.5 本章小结
第5章 基于EEMD的水质异常事件检测边际效应研究
5.1 引言
5.2 EMD及其边际效应
5.2.1 边际效应及其产生原因
5.2.2 边际效应抑制算法研究
5.3 基于极值点对称延拓的EEMD水质异常事件检测
5.3.1 基于极值点对称延拓的EEMD分解
5.3.2 水质异常检测
5.4 仿真数据来源
5.5 异常检测结果与讨论
5.6 本章小结
第6章 总结与展望
6.1 论文工作总结
6.2 工作展望
参考文献
作者在攻读硕士学位期间的研究成果
作者简介