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基于经验模态分解的城市供水水质异常事件检测方法研究

致谢第5-7页
摘要第7-9页
Abstract第9-11页
第1章 绪论第17-27页
    1.1 研究背景及意义第17-20页
        1.1.1 我国水资源及水污染现状第17-18页
        1.1.2 供水管网面临的主要问题第18-20页
    1.2 水质异常检测的国内外研究现状第20-23页
        1.2.1 水质异常检测技术现状第20-22页
        1.2.2 水质异常检测仍然存在的问题第22-23页
    1.3 本文主要研究内容第23-26页
    1.4 本章小结第26-27页
第2章 水质异常检测方法及时频分析技术概述第27-45页
    2.1 常用术语定义与概述第27-31页
        2.1.1 水质指标第27-28页
        2.1.2 水质指标波动状态及典型波动类型第28-31页
    2.2 水质异常检测的技术关键第31-38页
        2.2.1 主要技术步骤第31-32页
        2.2.2 常用水质事件检测算法第32-38页
    2.3 异常检测性能评价的标准第38-41页
        2.3.1 评价指标第38-39页
        2.3.2 ROC曲线第39-41页
    2.4 时频分析第41-44页
        2.4.1 时频分析技术概述第41-43页
        2.4.2 经验模态分解方法概述第43-44页
    2.5 本章小结第44-45页
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第45-71页
    3.1 引言第45页
    3.2 基于经验模态分解的尺度自适应水质异常事件检测第45-56页
        3.2.1 基于EMD分解的水质时序分解第47-51页
        3.2.2 基于广义零交点法(GZC)的局部时间尺度自适应第51-55页
        3.2.3 基于3倍标准差阈值的水质异常判定第55-56页
    3.3 仿真与结果第56-66页
        3.3.1 仿真数据来源第56-58页
        3.3.2 基于EMD分解的水质指标固有模态函数提取第58-61页
        3.3.3 利用3倍标准差法进行水质异常判定第61-62页
        3.3.4 局部时间尺度计算及自适应异常事件检测第62-66页
    3.4 讨论第66-70页
        3.4.1 不同尺度事件的检出效果第66-67页
        3.4.2 与其他方法对比第67-70页
    3.5 本章小结第70-71页
第4章 基于EEMD分解的多尺度异常事件检测方法研究第71-89页
    4.1 引言第71-72页
    4.2 基于EEMD的水质单指标的多尺度异常事件检测第72-78页
        4.2.1 水质指标的非平稳性及间歇性第73-75页
        4.2.2 EEMD分解第75-76页
        4.2.3 基于马氏距离(Mahalanobis Distance)的异常事件检测第76-78页
    4.3 仿真与结果第78-82页
        4.3.1 仿真数据来源第78页
        4.3.2 基于EEMD分解的水质指标固有模态函数提取第78-80页
        4.3.3 基于马氏距离的异常判定第80-82页
    4.4 讨论第82-87页
        4.4.1 EEMD参数设置第82页
        4.4.2 EEMD和EMD对比第82-87页
    4.5 本章小结第87-89页
第5章 基于EEMD的水质异常事件检测边际效应研究第89-103页
    5.1 引言第89页
    5.2 EMD及其边际效应第89-95页
        5.2.1 边际效应及其产生原因第90页
        5.2.2 边际效应抑制算法研究第90-95页
    5.3 基于极值点对称延拓的EEMD水质异常事件检测第95-98页
        5.3.1 基于极值点对称延拓的EEMD分解第96-97页
        5.3.2 水质异常检测第97-98页
    5.4 仿真数据来源第98-99页
    5.5 异常检测结果与讨论第99-101页
    5.6 本章小结第101-103页
第6章 总结与展望第103-105页
    6.1 论文工作总结第103-104页
    6.2 工作展望第104-105页
参考文献第105-110页
作者在攻读硕士学位期间的研究成果第110-111页
作者简介第111页

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