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水文数据异常检测

HydroData

提供水文时序数据的异常检测能力，支持统计方法和机器学习算法，可处理降雨、水位、流量、库容等数据

v1.0.0 HydroBP Team 3 个工具
异常检测 数据治理 时序分析 水文数据
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当前版本: 1.0.0

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工具列表 (Tools)

analyze_data_quality

分析数据质量，检查缺失值、重复值、范围异常等

参数 (Parameters)

名称 类型 必填 说明
data string 是 Base64 编码的 CSV/TXT 文件内容
time_column string 否 时间列名称，默认自动检测
value_column string 是 数值列名称（要分析的列）
data_type string 否 数据类型（rainfall/water_level/flow/storage），用于特定规则检查

返回值 (Returns)

类型: object

数据质量分析结果

detect_anomaly_statistical

使用统计方法检测异常（3σ、IQR、滑动窗口）

参数 (Parameters)

名称 类型 必填 说明
data string 是 Base64 编码的 CSV/TXT 文件内容
value_column string 是 数值列名称
method string 否 检测方法（sigma/iqr/rolling），默认 sigma
threshold number 否 阈值倍数，默认 3.0
window_size integer 否 滑动窗口大小（仅 rolling 方法使用）

返回值 (Returns)

类型: object

异常检测结果

detect_anomaly_isolation_forest

使用孤立森林算法检测异常

参数 (Parameters)

名称 类型 必填 说明
data string 是 Base64 编码的 CSV/TXT 文件内容
value_column string 是 数值列名称
contamination number 否 预估异常比例，默认 0.05（5%）
n_estimators integer 否 树的数量，默认 100

返回值 (Returns)

类型: object

异常检测结果

运行时配置 (Runtime)

{
  "dependencies": [
    "numpy",
    "pandas",
    "scikit-learn"
  ],
  "entry": "server:mcp_server",
  "language": "python",
  "port": 8002
}

元信息

Skill 名称
hydro-anomaly-detection
本地路径
/data/hydrobp/skills/hydro-anomaly-detection
注册时间
2026-01-30 11:10:49
更新时间
2026-01-30 11:10:49