一、应用场景

适用于历史时序数据的波动范围界定与常态分析，例如：供水管网历史流量/压力数据的正常波动区间评估，明确“近 3 个月早高峰小时流量 95% 可信范围”；水厂设备历史运行参数（如水泵能耗）的稳定区间分析，界定“近 1 年正常工况下的能耗上下限”；城市分区域历史用水量数据的常态范围划分，识别“近半年某片区日均用水量的典型波动区间”。

二、解决问题

解决传统历史数据仅用平均值/极值分析的局限性，弥补“忽略数据分布特征、难以界定正常波动边界”的问题；避免人工计算置信区间时的效率低下与误差：消除不同人员对“历史数据是否正常”的主观判断偏差，提供统一的量化参考标准。

三、详细内容

1.数据输入：接收各类历史时序数据（如小时级/日级流量、压力、用水量、设备参数等），支持指定分析的时间范围（如近 1 个月、近 1 年）和数据粒度。

2.区间计算：基于历史数据的分布特征（如正态分布、t 分布），自动适配统计模型，输出指定置信水平（如 90%、95%）的置信区间上下限值（例如 “近 1 个月某监测点小时流量 95% 置信区间：上限 120m³/h，下限 80m³/h”）。

3.结果呈现：生成历史数据曲线与置信区间上下限的叠加可视化图表，标注超出区间的异常数据点（如历史数据中某时段流量超出上限 30%），直观展示数据波动与常态边界。

四、使用价值

1.为历史数据定界，明确 “常态波动范围”，辅助快速识别异常数据。

2.替代人工统计计算，提升历史数据区间分析的效率与准确性，减少重复劳动。

3.为管网评估、设备维护提供量化依据，例如通过对比当前数据与历史置信区间，判断当前运行状态是否处于稳定常态（如当前压力持续低于历史区间下限，提示可能存在管网降压异常）。