1.一种输水管网异常数据检测及校正的方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种输水管网异常数据检测及校正的方法，其特征在于：s1中，流量软测量模型为设有节点d，qin＝qout+s×△h/△t，其中qin为入池流量，s为蓄水池底面积，qout为出池流量，△h为液位变化量，△t为采样时间间隔，设qin和q残差的均值u＝0，标准差为σ1m3/h，根据3σ原则获得置信区间的上限与下限，对于某一时刻，利用流量软测量模型估算的入池流量qin＝c m3/h，若实测流量值q在qin±3σ(即[c-3σ1,c+3σ1])区间则属于正常，否则判定为异常。
3.如权利要求1所述的一种输水管网异常数据检测及校正的方法，其特征在于：s1中，压力回归模型为设节点d的流量为自变量x，建立节点d的压力y的回归模型，得到解析式为y＝-kx+b，计算压力值与回归值残差的标准差σ2，同样根据3σ原则获得置信区间的上限与下限，对于某一时刻的流量值e m3/h，根据上下限的解析式求得对应压力区间为[-ke+b-3σ2，-ke+b+3σ2]，若该时刻节点d压力值在压力区间内则属于正常，不在该压力区间内，则判定该时刻测得的节点d压力参数异常。
4.如权利要求1所述的一种输水管网异常数据检测及校正的方法，其特征在于：s2中，使用lof算法得到每个样本的局部离群因子lof值包括以下步骤：
5.如权利要求1所述的一种输水管网异常数据检测及校正的方法，其特征在于：步骤二中，所述混淆矩阵如式1所示：
6.如权利要求5所述的一种输水管网异常数据检测及校正的方法，其特征在于：s2中，所述真阳性率tpr和假阳性率fpr计算分别如式4、式5：
7.如权利要求4所述的一种输水管网异常数据检测及校正的方法，其特征在于：s3中，对测试样本数据进行检验是指：
8.如权利要求7所述的一种输水管网异常数据检测及校正的方法，其特征在于：当a1、a2达不到95％时需要返回s2，调整相邻点个数k的初值。