管网检测数据异常判断方法及系统技术方案

本发明专利技术实施例提供一种管网检测数据异常判断方法及系统，所述方法包括：采集管网的实时检测数据，并获取检测数据集；计算检测数据集中的离散程度，并将实时检测数据与离散程度进行对比，根据对比结果得到初步异常数据；获取初步异常数据对应的地理位置信息，并获取与地理位置信息相同的历史数据，获取其中的历史异常数据，并获取历史异常数据中携带的外界因素标识；接收与初步异常数据的外界因素标识，判断初步异常数据和历史异常数据的外界因素标识是否相同，如果不同，判定并输出初步异常数据异常。采用本方法能及时发现异常数据，方便后续对异常数据进行处理，另外，在发现异常数据时，能考虑到外界因素影响，从而更准确的完成异常数据检测。

【技术实现步骤摘要】
管网检测数据异常判断方法及系统
本专利技术涉及管道数据
，尤其涉及一种管网检测数据异常判断方法及系统。
技术介绍
目前，随着我国越来越城市化，居民通过水管用水也越来越多，供水管网也渐渐的遍布各处，分布也越来越复杂，并且在供水管网进行供水时，因为管网系统的越来越发达，产生的供水数据的类型、数量也越来越多。现有技术中，随着供水管网数据的增加，其中的异常数据也越来越多，通常对于这些异常数据，如果比较明显，有可能可以通过相关工作人员发现问题并进行处理，对于不太明显的异常数据，就不太容易被发现，供水管网产生异常数据的原因也得不到解决。另外，还有一种情况，当数据出现异常时，是因为其他外界因素导致的，比如气温骤升骤降，或者异常数据对应的位置附近正在施工等等情况，供水管网内部本身并没有问题，但因为数据异常的原因产生误判，将非异常数据判断为异常数据，浪费人力资源对本身没有问题的供水管网进行维护。根据上述情况，目前亟需一种能够解决上述问题的针对供水管网的数据是否异常进行准确判断的方法。
技术实现思路
针对现有技术中存在的问题，本专利技术实施例提供一种管网检测数据异常判断方法及系统。本专利技术实施例提供一种管网检测数据异常判断方法，包括：采集管网的实时检测数据，并获取与所述实时检测数据的数据类型和地理位置特征相同的检测数据集，所述地理位置特征包括：降雨量等级、人口密度等级；计算所述检测数据集中的离散程度，并将所述实时检测数据与所述离散程度进行对比，根据对比结果获取所述实时检测数据中的初步异常数据，所述初步异常数据携带离散程度大小标识；获取初步异常数据对应的地理位置信息，并获取GIS管网系统中与所述地理位置信息相同的历史数据，获取所述历史数据中的历史异常数据；根据所述离散程度大小标识获取与所述初步异常数据对应的所述历史异常数据，并获取所述历史异常数据中携带的外界因素标识，所述外界因素标识为所述历史异常数据对应时间段的外界异常事件的对应标识；接收与所述初步异常数据对应的外界因素标识，判断所述初步异常数据和所述历史异常数据的外界因素标识是否相同，并当所述初步异常数据和所述历史异常数据的外界因素标识不同，判定并输出所述初步异常数据异常。在其中一个实施例中，所述方法还包括：将所述实时检测数据与所述检测数据集中的数据进行对比，得到第一数据差值；获取所述检测数据集对应的标准差，将所述第一数据差值与所述标准差进行对比，得到第二数据差值；获取所述实时检测数据对应的地理位置上的干扰因素，并根据所述干扰因素确定对应的误差范围，所述干扰因素为影响所述实时检测数据大小的环境因素；判断所述第二数据差值是否在所述误差范围内，当所述第二数据差值不在所述误差范围内，所述实时检测数据为初步异常数据。在其中一个实施例中，所述方法还包括：当所述第二数据差值不在所述误差范围内，计算所述第二数据差值与所述误差范围的上下限的第三数据差值，根据所述第三数据差值的大小等级确定对应的离散程度大小标识。在其中一个实施例中，所述方法还包括：处理所述初步异常数据使所述初步异常数据携带对应的外界因素标识，将处理后的所述初步异常数据输出到所述GIS管网系统。在其中一个实施例中，所述方法还包括：当未接收到与所述初步异常数据对应的外界因素标识，判定并输出所述初步异常数据异常。在其中一个实施例中，所述方法还包括：根据所述离散程度大小标识获取对应的预警等级，并根据所述预警等级获取预设的预警信息和对应的绑定终端，将所述预警信息发送至所述绑定终端。本专利技术实施例提供一种管网检测数据异常判断系统，包括：采集模块，用于采集管网的实时检测数据，并获取与所述实时检测数据的数据类型和地理位置特征相同的检测数据集，所述地理位置特征包括：降雨量等级、人口密度等级；计算模块，用于计算所述检测数据集中的离散程度，并将所述实时检测数据与所述离散程度进行对比，根据对比结果获取所述实时检测数据中的初步异常数据，所述初步异常数据携带离散程度大小标识；第一获取模块，用于获取初步异常数据对应的地理位置信息，并获取GIS管网系统中与所述地理位置信息相同的历史数据，获取所述历史数据中的历史异常数据；第二获取模块，用于根据所述离散程度大小标识获取与所述初步异常数据对应的所述历史异常数据，并获取所述历史异常数据中携带的外界因素标识，所述外界因素标识为所述历史异常数据对应时间段的外界异常事件的对应标识；判断模块，用于接收与所述初步异常数据对应的外界因素标识，判断所述初步异常数据和所述历史异常数据的外界因素标识是否相同，并当所述初步异常数据和所述历史异常数据的外界因素标识不同，判定并输出所述初步异常数据异常。在其中一个实施例中，所述装置还包括：第一对比模块，用于将所述实时检测数据与所述检测数据集中的数据进行对比，得到第一数据差值；第二对比模块，用于获取所述检测数据集对应的标准差，将所述第一数据差值与所述标准差进行对比，得到第二数据差值；第三获取模块，用于获取所述实时检测数据对应的地理位置上的干扰因素，并根据所述干扰因素确定对应的误差范围，所述干扰因素为影响所述实时检测数据大小的环境因素；第二判断模块，用于判断所述第二数据差值是否在所述误差范围内，当所述第二数据差值不在所述误差范围内，所述实时检测数据为初步异常数据。本专利技术实施例提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述管网检测数据异常判断方法的步骤。本专利技术实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述管网检测数据异常判断方法的步骤。本专利技术实施例提供的管网检测数据异常判断方法及系统，采集管网的实时检测数据，并获取与实时检测数据的数据类型和地理位置特征相同的检测数据集，地理位置特征包括：降雨量等级、人口密度等级；计算检测数据集中的离散程度，并将实时检测数据与离散程度进行对比，根据对比结果获取实时检测数据中的初步异常数据，初步异常数据携带离散程度大小标识；获取初步异常数据对应的地理位置信息，并获取GIS管网系统中与地理位置信息相同的历史数据，获取历史数据中的历史异常数据；根据离散程度大小标识获取与初步异常数据对应的历史异常数据，并获取历史异常数据中携带的外界因素标识，外界因素标识为历史异常数据对应时间段的外界异常事件的对应标识；接收与初步异常数据对应的外界因素标识，判断初步异常数据和历史异常数据的外界因素标识是否相同，并当初步异常数据和历史异常数据的外界因素标识不同，判定并输出所述初步异常数据异常。这样能够对管网数据进行异常判断，节省人力资源的同时，也能够及时发现异常数据，方便后续对异常数据的产生原因进行处理，另外，在发现异常数据时，也能考虑是否是因为突发的外界因素导致的，能够更针对性的完成异常数据检测。附图说明...

【技术保护点】
1.一种管网检测数据异常判断方法，其特征在于，包括：/n采集管网的实时检测数据，并获取与所述实时检测数据的数据类型和地理位置特征相同的检测数据集，所述地理位置特征包括：降雨量等级、人口密度等级；/n计算所述检测数据集中的离散程度，并将所述实时检测数据与所述离散程度进行对比，根据对比结果获取所述实时检测数据中的初步异常数据，所述初步异常数据携带离散程度大小标识；/n获取初步异常数据对应的地理位置信息，并获取GIS管网系统中与所述地理位置信息相同的历史数据，获取所述历史数据中的历史异常数据；/n根据所述离散程度大小标识获取与所述初步异常数据对应的所述历史异常数据，并获取所述历史异常数据中携带的外界因素标识，所述外界因素标识为所述历史异常数据对应时间段的外界异常事件的对应标识；/n接收与所述初步异常数据对应的外界因素标识，判断所述初步异常数据和所述历史异常数据的外界因素标识是否相同，并当所述初步异常数据和所述历史异常数据的外界因素标识不同，判定并输出所述初步异常数据异常。/n

【技术特征摘要】
1.一种管网检测数据异常判断方法，其特征在于，包括：
采集管网的实时检测数据，并获取与所述实时检测数据的数据类型和地理位置特征相同的检测数据集，所述地理位置特征包括：降雨量等级、人口密度等级；
计算所述检测数据集中的离散程度，并将所述实时检测数据与所述离散程度进行对比，根据对比结果获取所述实时检测数据中的初步异常数据，所述初步异常数据携带离散程度大小标识；
获取初步异常数据对应的地理位置信息，并获取GIS管网系统中与所述地理位置信息相同的历史数据，获取所述历史数据中的历史异常数据；
根据所述离散程度大小标识获取与所述初步异常数据对应的所述历史异常数据，并获取所述历史异常数据中携带的外界因素标识，所述外界因素标识为所述历史异常数据对应时间段的外界异常事件的对应标识；
接收与所述初步异常数据对应的外界因素标识，判断所述初步异常数据和所述历史异常数据的外界因素标识是否相同，并当所述初步异常数据和所述历史异常数据的外界因素标识不同，判定并输出所述初步异常数据异常。


2.根据权利要求1所述的管网检测数据异常判断方法，其特征在于，所述将所述实时检测数据与所述离散程度进行对比，根据对比结果获取所述实时检测数据中的初步异常数据，包括：
将所述实时检测数据与所述检测数据集中的数据进行对比，得到第一数据差值；
获取所述检测数据集对应的标准差，将所述第一数据差值与所述标准差进行对比，得到第二数据差值；
获取所述实时检测数据对应的地理位置上的干扰因素，并根据所述干扰因素确定对应的误差范围，所述干扰因素为影响所述实时检测数据大小的环境因素；
判断所述第二数据差值是否在所述误差范围内，当所述第二数据差值不在所述误差范围内，所述实时检测数据为初步异常数据。


3.根据权利要求2所述的管网检测数据异常判断方法，其特征在于，所述离散程度大小标识，包括：
当所述第二数据差值不在所述误差范围内，计算所述第二数据差值与所述误差范围的上下限的第三数据差值，根据所述第三数据差值的大小等级确定对应的离散程度大小标识。


4.根据权利要求1所述的管网检测数据异常判断方法，其特征在于，所述判定并输出所述初步异常数据异常之后，还包括：
处理所述初步异常数据使所述初步异常数据携带对应的外界因素标识，将处理后的所述初步异常数据输出到所述GIS管网系统。


5.根据权利要求1所述的管网检测数据异常判断方法，其特征在于，所述方法还包括：
当未接收到与所述初步异常数据对应的外界因素标识，判定并输出所述初步异常数据异常。

【专利技术属性】
技术研发人员：郭军，杨海峰，颜伟敏，
申请(专利权)人：浙江和达科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33