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龙图腾网获悉陈光孔申请的专利水利大数据时序水位时延异常点检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119294571B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411106837.4，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权水利大数据时序水位时延异常点检测方法是由陈光孔;王昱淇;李雷设计研发完成，并于2024-08-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本水利大数据时序水位时延异常点检测方法在说明书摘要公布了：本申请的水利大数据时序水位时延异常点检测方法，首先对水位数据进行预处理，通过标准化处理使得水位数据在时间上密度均匀、数值上度量标准统一，采用动态时差弯曲算法将上下游水位数据进行匹配，使其变化规律一致，然后在匹配后的水位数据中通过最长公共子串的方法找出相似度最高的时间序列，利用公共子串中上下游水位数据的时间属性求差后取平均得到水位延迟。利用上游水位值以及下游前一时刻水位值与下游当前水位值之间的关系，通过支撑向量回归建立水位关系模型，利用水位关系模型得到水位预测值，然后计算实际值与预测值之间的残差，通过分析残差的分布模型得出水位异常点，水位时延异常点检测准确度和精度大幅提高。

本发明授权水利大数据时序水位时延异常点检测方法在权利要求书中公布了：1.水利大数据时序水位时延异常点检测方法，其特征在于，基于水文数据特征从水位数据预处理以及下游水位异常点检测两个过程进行改进： A-建立包括上下游水位时延在内的水位数据预处理方法：A1构建不规范数据的预处理方法，基于上下游水位数据的时间密度不均、变化范围不一致的特征，对上下游水位数据进行水位数据均匀时间间隔的处理，采用归一化处理，使上下游水位数据由绝对值变成相对值的关系；A2基于上下游水位变化趋势相似及变化速率不同的特征，利用动态时差弯曲算法依据上下游水位变化趋势的相似性将水位数据在时间轴上压缩和拉伸，使得上下游水位数据在相同变化趋势下一一对应，将匹配后的上下游水位数据利用最长公共子串找出相似度最高的上下游水位片段，根据最长公共子串数位数据的时间属性求出上下游水位时延；A3利用上下游的水位时延，找出与下游水位采集时刻对应的上游采集时间，利用上游水位数据计算该时刻对应水位数据值,得到相同时间的上下游水位数据； B-建立支撑向量回归的水位异常点检测方法：基于测站某时刻的水位值与上一时刻的水位值关联，且站点上游的水位与下游水位变化趋势相似，辅助下游水位异常点检测，在解决上下游水位时延的基础上建立水位异常点检测方法：B1解析水位数据特征，选取与站点水位数据有关联的上游水位数据及前一时刻水位数据作为实时水位异常点检测辅助因子，并解析支持支撑向量回归中的核函数及其参数；B2利用支撑向量机回归建立上游水位及前一时刻站点水位与站点实时水位之间的水位关系模型，并对建立的水位模型效果的评价指标校验；B3根据建立的水位关系模型对水位值预测，通过解析水位预测值与实测值之间的残差，根据残差分布特征得出正常区间范围找出异常残差值，基于残差序列的时间属性得出水位异常点； 根据水位数据集特征改进最长公共子串算法，满足下列要求，设最长公共子串分别为： 上游水位子序列：S′k＝s′1，s′2，s′3…，s′k其中s′i＝sei，sri； 下游水位子序列：F′k＝f′1，f′2，f′3，…，f′k其中f′i＝foi，fri； 1任意的0≤a≤k-1，都能使式子sra＜sra+1和fra＜fra+1式成立； 2任意的0≤a≤k-1，都满足|sea-soa|≤c其中c为常数； 若水位序列满足上述要求则上下游水位序列的最长公共子串长度为k；首先利用建立上下游水位序列的公共子串矩阵DMn，先对公共子串矩阵的第一行和第一列进行计算，第一行元素的值即上游水位的数据与下游第一个水位的数据是否近似相等，如果相等则为1否则为0，同理第一列是比较上游水位的第一个数据与下游水位序列是否相等，相等则为1否则为0，然后利用动态规划法计算公共子串矩阵中其余行列的值，比较该结点上游水位值与下游水位值是否近似相等，若相等则该结点的值为左上方元素的值加1，不相等则为0，公共子串矩阵元素dmi,j的计算式如下： 只要上游水位和下游水位值差的绝对值不高于c，则认定两者相等，最长公共子串对应的数据就是水位变化趋势最相近的水位数据； 上游水位数据选择技巧：初始的上下游水位时间序列为： 上游水位时间序列：Dn＝d1＝v1，t1，d2＝v2，t2，…，dn-1＝vn-1，tn-1，dn＝vn，tn 下游水位时间序列：Gn＝g1＝h1，u1，g2＝h2，u2，…，gn-1＝hn-1，un-1，gn＝hn，un 设上游时间集为T＝{t1，t2，L，tn-1，tn}，下游水位监测点gi＝hi,ui，计算上游水位对应的时间uT＝ui-deltaTime，首先在上游初始数据中查找大于等于uT的最小时刻ti，若uT＝ti,则上游水位在uT时刻的水位值zi等于上游初始的水位采集数据vi，若uT≠ti,即uT＞ti，则存在uT∈[ti-1,ti],在较短时间内认定水位数据是按照恒定速度均匀变化的过程即水位和时间是一个线性变化的规律，则uT时刻对应的水位值zi按下式计算： 考虑上下游水位时延问题的上游水位时间序列： UDn＝ud1，ud2，ud3…，udn-1，udn其中udi＝zi，nui，此时上下游水位数据有相同的采集时间，且相同时间的采集上下游水位数据具有相同的变化趋势； 建立水位关联回归模型及异常点检测：在建立水位关系模型时，利用水位关系模型中实际水位值与预测水位值的标准差、均方差以及r-square来对水位关系模型进行评价，标准差、均方差越接近0，水位关系模型符合实际水位的变化趋势，模型建立的好，计算r_square时首先计算实际水位的均值,r_square属于[0,1]区间的数据，当r_square越接近1，函数拟合越好，水位关系模型适合水位数据集，如水位关系模型得到的评价指标差则重新调整支撑向量回归中的参数，直到评价指标达到实际要求；利用回归模型建立的水位关系进行未来一段时间水位值的预测,通过分析预测结果中的残差得出水位检测数据异常点，最大似然估计选取未知参数的依据是当它作为估计值时使样本发生的概率最大，设残差序列为：其中：τi为实际值和预测值差的绝对值。

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