基于向量自回归模型的水质异常检测研究

水质异常检测对保障用水安全具有重大意义。为了准确有效地判断水质异常,提出基于向量自回归(VAR)模型的多参数融合水质异常检测算法。VAR模型是自回归(AR)模型的一种扩展。通过AR模型和VAR模型跟踪和预测水质背景数据,计算预测残差,与设定阈值比较判断水质是否异常。结果表明,与基于AR模型的水质异常检测算法相比,基于多参数融合的VAR模型在水质背景数据跟踪上具有更好的准确性,能够实现较高的异常检出率和较低的异常误报率。