本数据集主要用于提升AI模型对ADCP设备当前选层信号异常的识别能力与精确性。通过对该数据集的训练，使AI模型能够精准识别当前固定选层信号异常现象，并可应用于水文监测设备运维、数据质量控制和测量系统验证等场景。同时，本数据集可为智慧水利系统、自动化监测平台等建设项目提供决策依据，提升ADCP设备选层功能的可靠性。
1. 数据采集 通过企业自有ADCP设备自行采集当前选定水层在连续时间点的监测数据，同步记录数据ID、采集起始时间、采集时间间隔、采集持续时间、设备型号、地理坐标、当前选层信号强度、信噪比、回波强度、流速等数据。 2. 数据预处理与加工 通过数据清洗剔除异常值，按7:2:1比例划分训练集/验证集/测试集。基于选层信号数据计算异常指数（信号强度偏离标准值程度）。设置多级标注体系： 一级标签：正常/异常（异常指数≥15%） 二级标签：硬件故障型（持续异常）/软件错误型（逻辑异常）/环境干扰型（突发异常） 3.模型选择与初始化 采用1D-CNN+BiLSTM混合模型，初始化参数并优化超参数：学习率0.001-0.0001动态调整，批量大小8-32动态调整，时间步长12-36步动态调整；集成信号处理模块提升特征提取能力。 4. 模型训练 基于PyTorch实施分布式训练，采用混合精度训练（FP16）提升效率。设置训练时长，数据增强模拟各类异常场景，添加信号干扰、噪声等特效。设置早停机制（patience=5），梯度裁剪：max_norm=1.0。 5. 模型评估 在训练模型的过程中，使用验证集调整超参数，训练完成后在测试集上评估模型表现，评估指标包含： 基础性能指标：准确率、误报率 场景鲁棒性测试：噪声干扰检出率 并设置渐进式测试：单点异常→连续异常，稳态工况→极端工况
| 字段名 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
数据ID |
-- | -- |
采集起始时间 |
-- | -- |
集采时间间隔 |
-- | -- |
采集持续时间 |
-- | -- |
设备型号 |
-- | -- |
| fieldName | exampleValue |
|---|---|
| 数据ID | ADCP_LAYER_20250107_083000_001 |
| 采集起始时间 | 2025-01-07 08:30:00 |
| 集采时间间隔 | 1s |
curl -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
http://localhost:3001/api/v1/datasets/8416735