水库运行管理系统
  1. 双步震荡型序列异常识别模型
水库运行管理系统
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      • 添加方案
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      • 获取相对重要性配置列表
      • 保存相对重要性
      • 保存测值项权重数据
      • 提交部位预警处置
      • 获取评估处置记录列表
      • 更新评估处置记录
    • 安全监测
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    • 大坝安全分析
      • 安全分析
        • 获取安全分析
        • 开启或关闭阈值
        • 获取安全分析曲线
        • 获取安全评价数据
        • 获取指定日期内评估记录
      • 校验处理
        • 获取大坝数据查询结果
        • 导出大坝数据查询结果
        • 分页获取大坝校验数据查询结果
        • 导出分页获取大坝校验数据查询结果
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        • 批量创建监测数据校验记录
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        • 对比分析
      • 风险预警
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  • 模型接口 V0 (设计院)
    • 数据在线异常识别模型
      • 数据序列分类模型
        • 数据序列分类
      • 单步型序列异常识别模型
        • 云模型异常识别
      • 双步震荡型序列异常识别模型
        • 训练
          POST
        • 预测
          POST
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      • 单测点统计分析模型
        • 变形监测
          • 训练
          • 预测
        • 渗流渗压监测
          • 训练
          • 预测
        • 应力应变监测
          • 训练
          • 预测
      • 单测点组合预测模型
        • 单测点组合预测
      • 单测点智能分析模型(水科院)
        • 训练
        • 预测
      • 多测点协同预测模型
        • 多测点协同预测
    • 工程安全评估模型
      • 安全评价指标模型
        • 层次分析法评估接口
          • Ahp
        • 层次分析法更新权重矩阵接口
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        • 多准则组合评价模型
          • 多准则组合评价
        • 评价指标模型
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    • 视频水位识别模型(水科院)
      • 水尺图片识别接口
  • 模型接口 V1 (设计院)
    • 数据在线异常识别模型
      • 数据序列分类模型
        • 数据序列分类
      • 单步型序列异常识别模型
        • 云模型异常识别
      • 双步震荡型序列异常识别模型
        • 训练
        • 预测
    • 工程安全预测预警模型
      • 单测点统计分析模型
        • 变形监测
          • 训练
          • 预测
        • 渗流渗压监测
          • 训练
          • 预测
        • 应力应变监测
          • 训练
          • 预测
      • 单测点组合预测模型
        • 单测点组合预测
      • 单测点智能分析模型(水科院)
        • 训练
        • 预测
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        • 多测点协同预测
    • 工程安全评估模型
      • 安全评价指标模型
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        • 层次分析法更新权重矩阵接口
          • 一致性检测
        • 多准则组合评价模型
          • 多准则组合评价
        • 评价指标模型
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      • 水尺图片识别接口
  • API服务提供
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        • 实测流量
        • 获取水库流量站列表
        • 获取流量过程线数据
        • 获取日降雨量数据
        • 气象预报
        • 获取水库雨水情测点
      • 四预-安全状态预测
        • 获取上下游水位、气温、降雨量数据
        • 获取测点预测数据
        • 获取测值项列表
        • 获取站点流量数据
        • 安全设备状态工程部位树
        • 监测设备状态列表分页
        • 获取重点监测项目数据
      • 四预-预警
        • 获取监测设备状态
        • 爬取雨温数据测试接口
        • 获取风险预警模板标记
        • 获取风险预警模板内容
        • 保存风险预警模板内容
        • 删除风险预警模板
        • 导出风险预警模板
      • 通知公告
        • 消息接收人查询列表
        • 消息发送人查询列表
        • 消息发送
      • 用户水库树列表
      • 测点挠度图
    • 登录接口
    • onlyoffice文档保存
    • 生成模版
  • 模型调度
    • 新版任务调度
      • 预测训练
      • 四预调度
      • 水尺识别
    • 创建执行任务
    • 测试测试网关调度
    • 调度接口2.0
    • 直接调度测试
  • 备份
    • 多点型序列异常识别模型
      • 训练
  1. 双步震荡型序列异常识别模型

预测

开发中
开发环境
http://192.168.11.46:13000
开发环境
http://192.168.11.46:13000
POST
/two-step/abnormal-detector
本接口对新观测数据进行异常识别,计算基于M估计的MZ准则阈值,在阈值范围之外的为异常数据。

请求参数

Body 参数application/json
x
array [array] 
必需
自变量合集,将训练接口返回的x数据原样输入,二维数组
>= 1 items
number 
可选
x_0
array [array] 
必需
新观测数据的自变量合集,自变量个数要和训练时的自变量数量一致
>= 1 items
number 
可选
y_0
array[number]
必需
新观测数据的因变量列表,自变量对应的应变量的值,只能有一个因变量
>= 1 items<= 1 items
params
array[number]
模型参数,一维数组
必需
>= 1 items
resid
array[number]
模型残差,一维数组
必需
>= 1 items
fittedvalues
array[number]
必需
模型拟合数据,一维数组
>= 1 items
weights
array[number]
权重,一维数组
必需
>= 1 items
示例
{
    "x": [
        [
            0
        ]
    ],
    "x_0": [
        [
            0
        ]
    ],
    "y_0": [
        0
    ],
    "params": [
        0
    ],
    "resid": [
        0
    ],
    "fittedvalues": [
        0
    ],
    "weights": [
        0
    ]
}

示例代码

Shell
JavaScript
Java
Swift
Go
PHP
Python
HTTP
C
C#
Objective-C
Ruby
OCaml
Dart
R
请求示例请求示例
Shell
JavaScript
Java
Swift
curl --location --request POST 'http://192.168.11.46:13000/two-step/abnormal-detector' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
    "x": [
        [
            0
        ]
    ],
    "x_0": [
        [
            0
        ]
    ],
    "y_0": [
        0
    ],
    "params": [
        0
    ],
    "resid": [
        0
    ],
    "fittedvalues": [
        0
    ],
    "weights": [
        0
    ]
}'

返回响应

🟢200成功
application/json
Body
code
integer 
响应状态码
必需
msg
string 
响应消息
必需
data
object 
必需
anomalies_list
array[boolean]
必需
异常识别结果列表, 新观测的数据中,是否异常的列表,为一维数组,按照传入的自变量数据的顺序排列,true代表异常,false代表正常。
resid_0_list
array[number]
必需
新观测数据的残差, 一维数组,按照传入的自变量数据的顺序排列
st_list
array[number]
必需
基于M估计的位置估计值列表, 一维数组,按照传入的自变量数据的顺序排列,如果需要位置估计量用于其它计算,则可以使用,否则只需关心下文中的mz_list
d_list
array[number]
必需
阈值D的列表, 一维数组,按照传入的自变量数据的顺序排列,如果需要阈值D用于其它计算,则可以使用,否则只需关心下文中的mz_list
mz_list
array [array] 
必需
MZ阈值的上下界集合, 每条数据的MZ阈值不同,为二维数组。数组中的每条数据,第一个元素为下界阈值,第二个元素为上届阈值
pauta
array[number]
必需
基于残差三倍α的上下界列表, 是基于模型残差计算的固定值,为一维数组,若不需要和mz绘图比较,则可以忽略
示例
{
    "x": [
        [
            14.5,
            210.25,
            3048.625,
            8.185714285714285,
            22.8,
            22.8,
            22.8,
            0.9994074007397048,
            0.03442161162274574,
            0.02,
            -3.912023005428146
        ],
        [
            14.3,
            204.49,
            2924.2070000000003,
            10.299999999999999,
            22.8,
            22.8,
            22.8,
            0.998666816288476,
            0.051619667223253764,
            0.03,
            -3.506557897319982
        ],
        [
            14.2,
            201.64,
            2863.2879999999996,
            12.314285714285713,
            20.8,
            22.8,
            22.8,
            0.9976303053065857,
            0.06880242680231986,
            0.04,
            -3.2188758248682006
        ],
        [
            14.3,
            204.49,
            2924.2070000000003,
            14.399999999999997,
            22.3,
            20.8,
            22.8,
            0.9962981749346078,
            0.08596479873744647,
            0.05,
            -2.995732273553991
        ],
        [
            14.8,
            219.04000000000002,
            3241.7920000000004,
            14.371428571428568,
            21.1,
            22.3,
            20.8,
            0.9946708199115211,
            0.10310169744743485,
            0.06,
            -2.8134107167600364
        ],
        [
            14.1,
            198.81,
            2803.221,
            14.428571428571429,
            22.8,
            21.1,
            22.3,
            0.9927487224577402,
            0.1202080448993527,
            0.07,
            -2.659260036932778
        ],
        [
            14.6,
            213.16,
            3112.136,
            14.500000000000002,
            24.6,
            22.8,
            21.1,
            0.9905324521322229,
            0.13727877211326478,
            0.08,
            -2.5257286443082556
        ],
        [
            14.3,
            204.49,
            2924.2070000000003,
            14.571428571428571,
            21.4,
            24.6,
            22.8,
            0.9880226656636976,
            0.15430882066428117,
            0.09,
            -2.4079456086518722
        ],
        [
            14.7,
            216.08999999999997,
            3176.5229999999997,
            14.457142857142857,
            24.2,
            21.4,
            24.6,
            0.9852201067560606,
            0.1712931441814776,
            0.1,
            -2.3025850929940455
        ],
        [
            14.7,
            216.08999999999997,
            3176.5229999999997,
            14.571428571428571,
            23.7,
            24.2,
            21.4,
            0.9821256058680006,
            0.1882267098432442,
            0.11,
            -2.2072749131897207
        ],
        [
            14.8,
            219.04000000000002,
            3241.7920000000004,
            14.514285714285716,
            23.9,
            23.7,
            24.2,
            0.9787400799669153,
            0.2051044998686192,
            0.12,
            -2.120263536200091
        ],
        [
            14,
            196,
            2744,
            14.514285714285716,
            22.7,
            23.9,
            23.7,
            0.9750645322571948,
            0.2219215130041655,
            0.13,
            -2.0402208285265546
        ],
        [
            14.9,
            222.01000000000002,
            3307.949,
            14.557142857142855,
            20.2,
            22.7,
            23.9,
            0.9711000518829505,
            0.2386727660059501,
            0.14,
            -1.9661128563728327
        ],
        [
            14.2,
            201.64,
            2863.2879999999996,
            14.485714285714286,
            23.5,
            20.2,
            22.7,
            0.9668478136052775,
            0.255353295116187,
            0.15,
            -1.8971199848858813
        ],
        [
            14.3,
            204.49,
            2924.2070000000003,
            14.514285714285714,
            22.6,
            23.5,
            20.2,
            0.9623090774541486,
            0.2719581575341055,
            0.16,
            -1.8325814637483102
        ],
        [
            15,
            225,
            3375,
            14.62857142857143,
            21.6,
            22.6,
            23.5,
            0.9574851883550393,
            0.288482432880609,
            0.17,
            -1.7719568419318752
        ],
        [
            14.2,
            201.64,
            2863.2879999999996,
            14.528571428571428,
            23.4,
            21.6,
            22.6,
            0.9523775757303974,
            0.30492122465628907,
            0.18,
            -1.7147984280919266
        ],
        [
            15,
            225,
            3375,
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