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找技术 >一种股票历史趋势关键点的筛选方法及趋势预测方法
成熟度:正在研发
技术类型:发明
应用行业:制造业
技术简介
摘要:本发明提出一种股票历史趋势关键点筛选方法及趋势预测方法,筛选方法基于滑动窗口技术,趋势预测方法基于技术指标理论,形成待预测股票趋势关键点的特征集合,并对待预测股票趋势关键点的特征集合进行分类预期。本发明的方法是对同一股票样本集经过滑动窗口筛选出趋势关键点后,利用关键点下的多维技术指标表示趋势特征,提高股票趋势预测准确率。
时间序列数据的一种符号化表示方法
成熟度:正在研发
技术类型:发明
应用行业:制造业
技术简介
摘要:本发明公开了时间序列数据的一种符号化表示方法,包括以下步骤:S1:获取时间序列数据;S2:采用分段聚合近似表示算法获取时间序列数据子序列分段信息;S3:将各子时序数据段三等分且计算各子序列段均值;S4:对各子序列段中相邻段均值作残差,接着定义趋势阈值,当残差的绝对值大于该阈值即判定上升或者下降,小于阈值则判定为平缓。本发明将符号化算法与所获得的趋势特征融合,形成时间序列数据一种具有趋势特征的符号化表示方法。该方法不仅保留了符号化算法的优点,且结合阈值定义趋势,实现了符号化算法的趋势特征描述。
一种生物质锅炉硅酸盐结渣趋势的判定方法
成熟度:正在研发
技术类型:发明
应用行业:制造业
技术简介
本发明公开一种生物质锅炉硅酸盐结渣趋势的判定方法,对生物质电厂当前使用的燃料及可选用的燃料进行灰成分分析,确定各类燃料灰中SiO2、Al2O3和K2O的质量分数,以及SiO2/K2O、SiO2/Al2O3和(SiO2+K2O)/Al2O3和三项参数值;以电厂当前使用燃料为基准,综合考虑SiO2、Al2O3和K2O各单一成分作用及不同成分间的交互作用,获得对不同炉膛温度条件下生物质锅炉硅酸盐结渣趋势的评价标准,指导生物质燃料选择和组合搭配。本方法可为生物质电厂燃料选择与组合搭配提供参考,缓解生物质锅炉结渣状况,简单易行且经济。
一种基于趋势分段相似性的机场噪声监测点异常识别方法
成熟度:正在研发
技术类型:发明
应用行业:制造业
技术简介
摘要:本发明公开了一种基于趋势分段相似性的机场噪声监测点异常识别方法,属于机场噪声监测点异常分析技术领域。该方法首先利用监测设备获取机场周边各监测点的噪声监测数据;接着对监测数据进行预处理,创建标准噪声时序数据集;用基于趋势分段的时序表示方法对各个监测点的噪声时序进行降维表示;利用基于趋势分段的相似性度量方法,度量各监测点之间的噪声时序相似程度,建立相似性矩阵;找出与各监测点相似性较高的前k个监测点,创建相似监测点集合;最后,度量各个监测点新的噪声时序与其关联监测点的新噪声时序之间的相似性,若相似性发生明显变化,则判定为异常。本方法能准确识别监测点异常,有效提高了机场噪声监测点维护的及时性和有效性。
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摘要:本发明提出一种股票历史趋势关键点筛选方法及趋势预测方法,筛选方法基于滑动窗口技术,趋势预测方法基于技术指标理论,形成待预测股票趋势关键点的特征集合,并对待预测股票趋势关键点的特征集合进行分类预期。本发明的方法是对同一股票样本集经过滑动窗口筛选出趋势关键点后,利用关键点下的多维技术指标表示趋势特征,提高股票趋势预测准确率。
时间序列数据的一种符号化表示方法
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摘要:本发明公开了时间序列数据的一种符号化表示方法,包括以下步骤:S1:获取时间序列数据;S2:采用分段聚合近似表示算法获取时间序列数据子序列分段信息;S3:将各子时序数据段三等分且计算各子序列段均值;S4:对各子序列段中相邻段均值作残差,接着定义趋势阈值,当残差的绝对值大于该阈值即判定上升或者下降,小于阈值则判定为平缓。本发明将符号化算法与所获得的趋势特征融合,形成时间序列数据一种具有趋势特征的符号化表示方法。该方法不仅保留了符号化算法的优点,且结合阈值定义趋势,实现了符号化算法的趋势特征描述。
一种生物质锅炉硅酸盐结渣趋势的判定方法
成熟度:正在研发
技术类型:发明
应用行业:制造业
技术简介
本发明公开一种生物质锅炉硅酸盐结渣趋势的判定方法,对生物质电厂当前使用的燃料及可选用的燃料进行灰成分分析,确定各类燃料灰中SiO2、Al2O3和K2O的质量分数,以及SiO2/K2O、SiO2/Al2O3和(SiO2+K2O)/Al2O3和三项参数值;以电厂当前使用燃料为基准,综合考虑SiO2、Al2O3和K2O各单一成分作用及不同成分间的交互作用,获得对不同炉膛温度条件下生物质锅炉硅酸盐结渣趋势的评价标准,指导生物质燃料选择和组合搭配。本方法可为生物质电厂燃料选择与组合搭配提供参考,缓解生物质锅炉结渣状况,简单易行且经济。
一种基于趋势分段相似性的机场噪声监测点异常识别方法
成熟度:正在研发
技术类型:发明
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技术简介
摘要:本发明公开了一种基于趋势分段相似性的机场噪声监测点异常识别方法,属于机场噪声监测点异常分析技术领域。该方法首先利用监测设备获取机场周边各监测点的噪声监测数据;接着对监测数据进行预处理,创建标准噪声时序数据集;用基于趋势分段的时序表示方法对各个监测点的噪声时序进行降维表示;利用基于趋势分段的相似性度量方法,度量各监测点之间的噪声时序相似程度,建立相似性矩阵;找出与各监测点相似性较高的前k个监测点,创建相似监测点集合;最后,度量各个监测点新的噪声时序与其关联监测点的新噪声时序之间的相似性,若相似性发生明显变化,则判定为异常。本方法能准确识别监测点异常,有效提高了机场噪声监测点维护的及时性和有效性。
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摘要:本发明提出一种股票历史趋势关键点筛选方法及趋势预测方法,筛选方法基于滑动窗口技术,趋势预测方法基于技术指标理论,形成待预测股票趋势关键点的特征集合,并对待预测股票趋势关键点的特征集合进行分类预期。本发明的方法是对同一股票样本集经过滑动窗口筛选出趋势关键点后,利用关键点下的多维技术指标表示趋势特征,提高股票趋势预测准确率。
时间序列数据的一种符号化表示方法
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摘要:本发明公开了时间序列数据的一种符号化表示方法,包括以下步骤:S1:获取时间序列数据;S2:采用分段聚合近似表示算法获取时间序列数据子序列分段信息;S3:将各子时序数据段三等分且计算各子序列段均值;S4:对各子序列段中相邻段均值作残差,接着定义趋势阈值,当残差的绝对值大于该阈值即判定上升或者下降,小于阈值则判定为平缓。本发明将符号化算法与所获得的趋势特征融合,形成时间序列数据一种具有趋势特征的符号化表示方法。该方法不仅保留了符号化算法的优点,且结合阈值定义趋势,实现了符号化算法的趋势特征描述。
一种生物质锅炉硅酸盐结渣趋势的判定方法
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本发明公开一种生物质锅炉硅酸盐结渣趋势的判定方法,对生物质电厂当前使用的燃料及可选用的燃料进行灰成分分析,确定各类燃料灰中SiO2、Al2O3和K2O的质量分数,以及SiO2/K2O、SiO2/Al2O3和(SiO2+K2O)/Al2O3和三项参数值;以电厂当前使用燃料为基准,综合考虑SiO2、Al2O3和K2O各单一成分作用及不同成分间的交互作用,获得对不同炉膛温度条件下生物质锅炉硅酸盐结渣趋势的评价标准,指导生物质燃料选择和组合搭配。本方法可为生物质电厂燃料选择与组合搭配提供参考,缓解生物质锅炉结渣状况,简单易行且经济。
一种基于趋势分段相似性的机场噪声监测点异常识别方法
成熟度:正在研发
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技术简介
摘要:本发明公开了一种基于趋势分段相似性的机场噪声监测点异常识别方法,属于机场噪声监测点异常分析技术领域。该方法首先利用监测设备获取机场周边各监测点的噪声监测数据;接着对监测数据进行预处理,创建标准噪声时序数据集;用基于趋势分段的时序表示方法对各个监测点的噪声时序进行降维表示;利用基于趋势分段的相似性度量方法,度量各监测点之间的噪声时序相似程度,建立相似性矩阵;找出与各监测点相似性较高的前k个监测点,创建相似监测点集合;最后,度量各个监测点新的噪声时序与其关联监测点的新噪声时序之间的相似性,若相似性发生明显变化,则判定为异常。本方法能准确识别监测点异常,有效提高了机场噪声监测点维护的及时性和有效性。
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找技术 >一种股票历史趋势关键点的筛选方法及趋势预测方法
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摘要:本发明提出一种股票历史趋势关键点筛选方法及趋势预测方法,筛选方法基于滑动窗口技术,趋势预测方法基于技术指标理论,形成待预测股票趋势关键点的特征集合,并对待预测股票趋势关键点的特征集合进行分类预期。本发明的方法是对同一股票样本集经过滑动窗口筛选出趋势关键点后,利用关键点下的多维技术指标表示趋势特征,提高股票趋势预测准确率。
时间序列数据的一种符号化表示方法
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技术简介
摘要:本发明公开了时间序列数据的一种符号化表示方法,包括以下步骤:S1:获取时间序列数据;S2:采用分段聚合近似表示算法获取时间序列数据子序列分段信息;S3:将各子时序数据段三等分且计算各子序列段均值;S4:对各子序列段中相邻段均值作残差,接着定义趋势阈值,当残差的绝对值大于该阈值即判定上升或者下降,小于阈值则判定为平缓。本发明将符号化算法与所获得的趋势特征融合,形成时间序列数据一种具有趋势特征的符号化表示方法。该方法不仅保留了符号化算法的优点,且结合阈值定义趋势,实现了符号化算法的趋势特征描述。
一种生物质锅炉硅酸盐结渣趋势的判定方法
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本发明公开一种生物质锅炉硅酸盐结渣趋势的判定方法,对生物质电厂当前使用的燃料及可选用的燃料进行灰成分分析,确定各类燃料灰中SiO2、Al2O3和K2O的质量分数,以及SiO2/K2O、SiO2/Al2O3和(SiO2+K2O)/Al2O3和三项参数值;以电厂当前使用燃料为基准,综合考虑SiO2、Al2O3和K2O各单一成分作用及不同成分间的交互作用,获得对不同炉膛温度条件下生物质锅炉硅酸盐结渣趋势的评价标准,指导生物质燃料选择和组合搭配。本方法可为生物质电厂燃料选择与组合搭配提供参考,缓解生物质锅炉结渣状况,简单易行且经济。
一种基于趋势分段相似性的机场噪声监测点异常识别方法
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摘要:本发明公开了一种基于趋势分段相似性的机场噪声监测点异常识别方法,属于机场噪声监测点异常分析技术领域。该方法首先利用监测设备获取机场周边各监测点的噪声监测数据;接着对监测数据进行预处理,创建标准噪声时序数据集;用基于趋势分段的时序表示方法对各个监测点的噪声时序进行降维表示;利用基于趋势分段的相似性度量方法,度量各监测点之间的噪声时序相似程度,建立相似性矩阵;找出与各监测点相似性较高的前k个监测点,创建相似监测点集合;最后,度量各个监测点新的噪声时序与其关联监测点的新噪声时序之间的相似性,若相似性发生明显变化,则判定为异常。本方法能准确识别监测点异常,有效提高了机场噪声监测点维护的及时性和有效性。
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摘要:本发明提出一种股票历史趋势关键点筛选方法及趋势预测方法,筛选方法基于滑动窗口技术,趋势预测方法基于技术指标理论,形成待预测股票趋势关键点的特征集合,并对待预测股票趋势关键点的特征集合进行分类预期。本发明的方法是对同一股票样本集经过滑动窗口筛选出趋势关键点后,利用关键点下的多维技术指标表示趋势特征,提高股票趋势预测准确率。
时间序列数据的一种符号化表示方法
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技术简介
摘要:本发明公开了时间序列数据的一种符号化表示方法,包括以下步骤:S1:获取时间序列数据;S2:采用分段聚合近似表示算法获取时间序列数据子序列分段信息;S3:将各子时序数据段三等分且计算各子序列段均值;S4:对各子序列段中相邻段均值作残差,接着定义趋势阈值,当残差的绝对值大于该阈值即判定上升或者下降,小于阈值则判定为平缓。本发明将符号化算法与所获得的趋势特征融合,形成时间序列数据一种具有趋势特征的符号化表示方法。该方法不仅保留了符号化算法的优点,且结合阈值定义趋势,实现了符号化算法的趋势特征描述。
一种生物质锅炉硅酸盐结渣趋势的判定方法
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本发明公开一种生物质锅炉硅酸盐结渣趋势的判定方法,对生物质电厂当前使用的燃料及可选用的燃料进行灰成分分析,确定各类燃料灰中SiO2、Al2O3和K2O的质量分数,以及SiO2/K2O、SiO2/Al2O3和(SiO2+K2O)/Al2O3和三项参数值;以电厂当前使用燃料为基准,综合考虑SiO2、Al2O3和K2O各单一成分作用及不同成分间的交互作用,获得对不同炉膛温度条件下生物质锅炉硅酸盐结渣趋势的评价标准,指导生物质燃料选择和组合搭配。本方法可为生物质电厂燃料选择与组合搭配提供参考,缓解生物质锅炉结渣状况,简单易行且经济。
一种基于趋势分段相似性的机场噪声监测点异常识别方法
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摘要:本发明公开了一种基于趋势分段相似性的机场噪声监测点异常识别方法,属于机场噪声监测点异常分析技术领域。该方法首先利用监测设备获取机场周边各监测点的噪声监测数据;接着对监测数据进行预处理,创建标准噪声时序数据集;用基于趋势分段的时序表示方法对各个监测点的噪声时序进行降维表示;利用基于趋势分段的相似性度量方法,度量各监测点之间的噪声时序相似程度,建立相似性矩阵;找出与各监测点相似性较高的前k个监测点,创建相似监测点集合;最后,度量各个监测点新的噪声时序与其关联监测点的新噪声时序之间的相似性,若相似性发生明显变化,则判定为异常。本方法能准确识别监测点异常,有效提高了机场噪声监测点维护的及时性和有效性。
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摘要:本发明提出一种股票历史趋势关键点筛选方法及趋势预测方法,筛选方法基于滑动窗口技术,趋势预测方法基于技术指标理论,形成待预测股票趋势关键点的特征集合,并对待预测股票趋势关键点的特征集合进行分类预期。本发明的方法是对同一股票样本集经过滑动窗口筛选出趋势关键点后,利用关键点下的多维技术指标表示趋势特征,提高股票趋势预测准确率。
时间序列数据的一种符号化表示方法
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技术类型:发明
应用行业:制造业
技术简介
摘要:本发明公开了时间序列数据的一种符号化表示方法,包括以下步骤:S1:获取时间序列数据;S2:采用分段聚合近似表示算法获取时间序列数据子序列分段信息;S3:将各子时序数据段三等分且计算各子序列段均值;S4:对各子序列段中相邻段均值作残差,接着定义趋势阈值,当残差的绝对值大于该阈值即判定上升或者下降,小于阈值则判定为平缓。本发明将符号化算法与所获得的趋势特征融合,形成时间序列数据一种具有趋势特征的符号化表示方法。该方法不仅保留了符号化算法的优点,且结合阈值定义趋势,实现了符号化算法的趋势特征描述。
一种生物质锅炉硅酸盐结渣趋势的判定方法
成熟度:正在研发
技术类型:发明
应用行业:制造业
技术简介
本发明公开一种生物质锅炉硅酸盐结渣趋势的判定方法,对生物质电厂当前使用的燃料及可选用的燃料进行灰成分分析,确定各类燃料灰中SiO2、Al2O3和K2O的质量分数,以及SiO2/K2O、SiO2/Al2O3和(SiO2+K2O)/Al2O3和三项参数值;以电厂当前使用燃料为基准,综合考虑SiO2、Al2O3和K2O各单一成分作用及不同成分间的交互作用,获得对不同炉膛温度条件下生物质锅炉硅酸盐结渣趋势的评价标准,指导生物质燃料选择和组合搭配。本方法可为生物质电厂燃料选择与组合搭配提供参考,缓解生物质锅炉结渣状况,简单易行且经济。
一种基于趋势分段相似性的机场噪声监测点异常识别方法
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技术简介
摘要:本发明公开了一种基于趋势分段相似性的机场噪声监测点异常识别方法,属于机场噪声监测点异常分析技术领域。该方法首先利用监测设备获取机场周边各监测点的噪声监测数据;接着对监测数据进行预处理,创建标准噪声时序数据集;用基于趋势分段的时序表示方法对各个监测点的噪声时序进行降维表示;利用基于趋势分段的相似性度量方法,度量各监测点之间的噪声时序相似程度,建立相似性矩阵;找出与各监测点相似性较高的前k个监测点,创建相似监测点集合;最后,度量各个监测点新的噪声时序与其关联监测点的新噪声时序之间的相似性,若相似性发生明显变化,则判定为异常。本方法能准确识别监测点异常,有效提高了机场噪声监测点维护的及时性和有效性。
找到4项技术成果数据。
找技术 >一种股票历史趋势关键点的筛选方法及趋势预测方法
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技术类型:发明
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技术简介
摘要:本发明提出一种股票历史趋势关键点筛选方法及趋势预测方法,筛选方法基于滑动窗口技术,趋势预测方法基于技术指标理论,形成待预测股票趋势关键点的特征集合,并对待预测股票趋势关键点的特征集合进行分类预期。本发明的方法是对同一股票样本集经过滑动窗口筛选出趋势关键点后,利用关键点下的多维技术指标表示趋势特征,提高股票趋势预测准确率。
时间序列数据的一种符号化表示方法
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摘要:本发明公开了时间序列数据的一种符号化表示方法,包括以下步骤:S1:获取时间序列数据;S2:采用分段聚合近似表示算法获取时间序列数据子序列分段信息;S3:将各子时序数据段三等分且计算各子序列段均值;S4:对各子序列段中相邻段均值作残差,接着定义趋势阈值,当残差的绝对值大于该阈值即判定上升或者下降,小于阈值则判定为平缓。本发明将符号化算法与所获得的趋势特征融合,形成时间序列数据一种具有趋势特征的符号化表示方法。该方法不仅保留了符号化算法的优点,且结合阈值定义趋势,实现了符号化算法的趋势特征描述。
一种生物质锅炉硅酸盐结渣趋势的判定方法
成熟度:正在研发
技术类型:发明
应用行业:制造业
技术简介
本发明公开一种生物质锅炉硅酸盐结渣趋势的判定方法,对生物质电厂当前使用的燃料及可选用的燃料进行灰成分分析,确定各类燃料灰中SiO2、Al2O3和K2O的质量分数,以及SiO2/K2O、SiO2/Al2O3和(SiO2+K2O)/Al2O3和三项参数值;以电厂当前使用燃料为基准,综合考虑SiO2、Al2O3和K2O各单一成分作用及不同成分间的交互作用,获得对不同炉膛温度条件下生物质锅炉硅酸盐结渣趋势的评价标准,指导生物质燃料选择和组合搭配。本方法可为生物质电厂燃料选择与组合搭配提供参考,缓解生物质锅炉结渣状况,简单易行且经济。
一种基于趋势分段相似性的机场噪声监测点异常识别方法
成熟度:正在研发
技术类型:发明
应用行业:制造业
技术简介
摘要:本发明公开了一种基于趋势分段相似性的机场噪声监测点异常识别方法,属于机场噪声监测点异常分析技术领域。该方法首先利用监测设备获取机场周边各监测点的噪声监测数据;接着对监测数据进行预处理,创建标准噪声时序数据集;用基于趋势分段的时序表示方法对各个监测点的噪声时序进行降维表示;利用基于趋势分段的相似性度量方法,度量各监测点之间的噪声时序相似程度,建立相似性矩阵;找出与各监测点相似性较高的前k个监测点,创建相似监测点集合;最后,度量各个监测点新的噪声时序与其关联监测点的新噪声时序之间的相似性,若相似性发生明显变化,则判定为异常。本方法能准确识别监测点异常,有效提高了机场噪声监测点维护的及时性和有效性。
找到4项技术成果数据。
找技术 >一种股票历史趋势关键点的筛选方法及趋势预测方法
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摘要:本发明提出一种股票历史趋势关键点筛选方法及趋势预测方法,筛选方法基于滑动窗口技术,趋势预测方法基于技术指标理论,形成待预测股票趋势关键点的特征集合,并对待预测股票趋势关键点的特征集合进行分类预期。本发明的方法是对同一股票样本集经过滑动窗口筛选出趋势关键点后,利用关键点下的多维技术指标表示趋势特征,提高股票趋势预测准确率。
时间序列数据的一种符号化表示方法
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摘要:本发明公开了时间序列数据的一种符号化表示方法,包括以下步骤:S1:获取时间序列数据;S2:采用分段聚合近似表示算法获取时间序列数据子序列分段信息;S3:将各子时序数据段三等分且计算各子序列段均值;S4:对各子序列段中相邻段均值作残差,接着定义趋势阈值,当残差的绝对值大于该阈值即判定上升或者下降,小于阈值则判定为平缓。本发明将符号化算法与所获得的趋势特征融合,形成时间序列数据一种具有趋势特征的符号化表示方法。该方法不仅保留了符号化算法的优点,且结合阈值定义趋势,实现了符号化算法的趋势特征描述。
一种生物质锅炉硅酸盐结渣趋势的判定方法
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技术简介
本发明公开一种生物质锅炉硅酸盐结渣趋势的判定方法,对生物质电厂当前使用的燃料及可选用的燃料进行灰成分分析,确定各类燃料灰中SiO2、Al2O3和K2O的质量分数,以及SiO2/K2O、SiO2/Al2O3和(SiO2+K2O)/Al2O3和三项参数值;以电厂当前使用燃料为基准,综合考虑SiO2、Al2O3和K2O各单一成分作用及不同成分间的交互作用,获得对不同炉膛温度条件下生物质锅炉硅酸盐结渣趋势的评价标准,指导生物质燃料选择和组合搭配。本方法可为生物质电厂燃料选择与组合搭配提供参考,缓解生物质锅炉结渣状况,简单易行且经济。
一种基于趋势分段相似性的机场噪声监测点异常识别方法
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技术简介
摘要:本发明公开了一种基于趋势分段相似性的机场噪声监测点异常识别方法,属于机场噪声监测点异常分析技术领域。该方法首先利用监测设备获取机场周边各监测点的噪声监测数据;接着对监测数据进行预处理,创建标准噪声时序数据集;用基于趋势分段的时序表示方法对各个监测点的噪声时序进行降维表示;利用基于趋势分段的相似性度量方法,度量各监测点之间的噪声时序相似程度,建立相似性矩阵;找出与各监测点相似性较高的前k个监测点,创建相似监测点集合;最后,度量各个监测点新的噪声时序与其关联监测点的新噪声时序之间的相似性,若相似性发生明显变化,则判定为异常。本方法能准确识别监测点异常,有效提高了机场噪声监测点维护的及时性和有效性。