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申请/专利权人：珠海卓邦科技有限公司

摘要：本发明提供一种用水性质异常识别方法及装置、计算机装置及存储介质，其包括对获取到的用户特征维度数据进行预处理，基于预处理后的特征数据对算法模型进行训练，根据训练结果确定异常识别模型，基于异常识别模型对用户进行用水性质异常识别。该装置用于实现上述的用水性质异常识别方法。本发明还提供实现上述方法的计算机装置以及存储介质。本发明可以准确识别出用水性质异常的用户，能够更加精确地判断用水性质是否出现异常，避免对用户的正常用水造成影响，保障用户的用水安全，有效的提高了用户用水时的准确性与稳定性。

主权项：1.用水性质异常识别方法，其特征在于，包括：将用水性质分为两类：居民生活用水和商业用水，并按一定比例将数据分为训练集和测试集；对获取到的用户特征维度数据进行预处理，其具体包括：缺失值处理：使用上一次抄表周期内的用水量对用户用水数据缺失值进行填充，其他特征维度缺失值使用该特征维度的众数进行填充；异常数据过滤：对业务上已经标识为异常的数据进行过滤；特征提取：对用户用水量平均值进行特征提取；对用户用水量方差进行特征提取；对用户用水量斜率进行提取；对用户楼层进行特征提取；对序列相似度进行特征提取；基于预处理后的特征数据对算法模型进行训练，其具体包括：在数据预处理结束后，将各个特征数据输入到Xgboost算法模型中进行训练，得到异常识别模型；根据训练结果确定异常识别模型；基于异常识别模型对用户进行用水性质异常识别，在异常识别模型训练完成后，对用户数据进行分析预测，将模型识别出来的异常作为参考异常值，对用户进行用水性质异常稽查；其中，对用户用水量平均值进行特征提取包括：根据平均值计算公式进行特征提取，表示为公式1：M＝sum1其中，sum表示用水量求和，n表示月份数据量；对用户用水量方差进行特征提取包括：根据方差计算公式进行特征提取，表示为公式2： 其中，M表示平均值，x表示各个月份的用水量，n表示月份数量；对用户用水量斜率进行提取包括：将月份差视为单位距离，计算用户用水量斜率；对用户楼层进行特征提取包括：在用户地址中通过正则表达式对用户楼层进行特征提取；对序列相似度进行特征提取包括：通过DTW算法计算序列相似度，输入序列为每个用户的每个抄表周期用水量和所有该用户用水性质的平均用水量，距离采用欧氏距离；其中，在对获取到的用户特征维度数据进行预处理之前，还执行：将数据集按照抄表周期进行分割，在后续步骤中均分别按照抄表周期进行，即按不同抄表周期进行数据预处理，按不同抄表周期训练不同模型，分别对不同模型进行模型评估，以及分别对不同模型进行异常值识别。

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