一种在线河网时空异常事件检测方法

摘要

本发明公开了一种在线河网时空异常事件检测方法，包括以下步骤：首先，利用连通支配集算法选出骨干节点，只检测在每个时间戳传感网中骨干节点的状态；然后，检测骨干节点是否发生时空异常事件；如果骨干节点发生了时间异常，将骨干节点的孩子节点加入到检测的候选集里；将发生时间异常的骨干节点通过贝叶斯网络学获得的预期状态与观测状态做比较，看是否偏离了学获得的空间关系，如果发生空间异常，时空异常计数器加1。在下一个时间戳，扩大检测范围，包括骨干节点和候选集中的节点，继续检测是否发生空间异常或时间异常。最后，当骨干节点及它的候选集节点时空异常的数目达到阈值Q时，便认为发生时空异常事件。

主权项

一种在线河网时空异常事件检测方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)利用连通支配集算法选择骨干节点，在线监测骨干节点的时间和空间状态，代替监测全部节点；(2)用马尔科夫链模拟时间过程，根据步骤(1)选出的骨干节点单独的经过马尔科夫链，利用状态之间转移概率预测事件发展变化趋势；当经过马尔科夫链时，如果预测的骨干节点传感器状态有一段时间序列τ与实测的传感器状态X(s_i,t+τ)不一致时，认为发生了时间异常；(3)河网传感器的空间分布用贝叶斯网络表示，把每个传感器看做贝叶斯网络的一个节点，河流的流向看作贝叶斯网络边的方向。可以把传感器网络看成是一个有向无环的贝叶斯网络，用贝叶斯网络推测空间事件的出现概率判断是否发生空间异常；(4)根据马尔科夫状态转换看河网中骨干节点是否有时间异常事件发生，然后根据贝叶斯网络预测骨干节点是否有空间异常事件发生，最后判定是否有时空异常事件发生，时间和空间相关性模型将互相协调来检测时空异常事件。