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发布时间：2026-05-12
本方案依托国家级大学生创新训练计划项目研发，聚焦水文水位监测数据的异常检测与缺失填补核心需求，构建了滑动窗口+机器学习的一体化水位时序数据处理框架。方案以唐山市4个典型水文站实测数据为验证基础，融合随机森林、K近邻、孤立森林三种机器学习算法实现精准异常检测，搭配线性插值、样条插值、Akima插值完成高效数据填补，可有效解决传统水位监测中数据异常识别不准、缺失值修复效果差的问题，大幅提升水位监测数据的准确性与完整性，为水资源精细化调度、洪涝灾害风险预警、水系统可持续管理提供可靠的技术支撑与数据保障。
核心技术与关键技术指标
（一）核心技术 1、多算法融合的滑动窗口异常检测技术：设定可调优的滑动窗口长度与步长，提取窗口内统计特征与周期性季节特征，融合随机森林（监督分类）、K近邻（距离度量）、孤立森林（无监督隔离）多算法计算异常得分，通过投票回填机制实现窗口级到点级的异常标签转化，适配不同水文站点的水位波动特征。 2、多策略数据填补技术：针对异常点与缺失值，集成线性插值、样条插值、Akima插值三种方法，根据不同水文站点的数据波动特点实现自适应优选，兼顾数据填补的数值精度与曲线形态平滑性。 3、多站点数据适配优化技术：针对不同水域、不同波动特征的水文站点数据，对算法关键超参数进行针对性调优，提升模型在多样化水文场景下的泛化能力。 （二）关键技术指标 1、异常检测：滑动窗口+随机森林方法平均F1分数达0.9618，各站点AUC值均处于高水平，实现近乎完美的异常分类与排序；最优站点F1分数可达0.9859，较孤立森林方法最高提升34.28%。 2、数据填补：样条插值法平均均方根误差（RMSE）低至0.2225，为所有方法最优，填补后数据重建曲线平滑合理，能精准还原水位时序变化趋势。 3、场景适配：支持滦河水系、陡河水系等不同水域，以及大幅震荡、高频小幅波动等多种水位变化模式的水文站点数据处理，适配多维度、多样化的水文监测场景。
