刘书明  吴以朋  车晗

（清华大学环境学院， 北京100084）

      摘要  对国内某供水管网10个监测点8个月的在线监测数据进行时段切分，经监测点间的空间拓扑关系分析确定了最佳监测点数量，并选定监测点的数据构建支持向量回归（SVR）模型。对该模型优化后，使用其建立的置信区间进行人工模拟异常值识别。结果表明，SVR模型拟合性能良好，异常值检出率高达90%，且正常值识别率为100%，实现了选定监测点数据之间的交互识别，有效提取了人工模拟序列中的异常数据。

       关键词  交互识别  支持向量回归模型  供水管网  异常值检测