Question

根据模型划分的结果，发现有时候会将两次（或多次）洗浴划分为一次洗浴，因为在实际情况中，存在着一个人洗完澡后，另一个人马上洗的情况，过渡期间的停顿间隔小于阈值。针对两次（或多次）洗浴事件被合并为一次洗浴事件的情况，需要进行优化，对连续洗浴事件进行识别，提高模型识别精确度。

本案例给出的连续洗浴识别法如下：

对每次用水事件，建立一个连续洗浴判别指标。连续洗浴判别指标初始值为0，每当有一个属性超过设定的阈值，就给该指标加上相应的值，最后判别连续洗浴指标是否超过给定的阈值，如果超过给定的阈值，认为该次用水事件为连续洗浴事件。

选取5个前面章节提取得到的属性，作为判别连续洗浴事件的特征属性，这5个属性分别为：总用水时长、停顿次数、用水时长/总用水时长、总用水量和停顿时长波动。详细的说明如下。

1）总用水时长的阈值为900秒，如果超过900秒，就认为可能是连续洗浴，对于每超出的一秒，在该事件的连续洗浴判别指标上加上0.005，详情见表10-20。

2）停顿次数的阈值为10次，如果超过10次，就认为可能是连续洗浴，对于每超出的一次，在该事件的连续洗浴判别指标上加上0.5，详情见表10-20。

3）用水时长/总用水时长的阈值为0.5，如果小于0.5，就认为可能是连续洗浴，对于每少一个单位，在该事件的连续洗浴判别指标上加上0.2，详情见表10-20。

4）总用水量的阈值为30升次，如果超过30升，就认为可能是连续洗浴，对于每超出的1升，在该事件的连续洗浴判别指标上加上0.2，详情见表10-20。

5）停顿时长波动的阈值为1000，如果超过1000，就认为是连续洗浴，对于每超出一个单位，在该事件的连续洗浴判别指标上加上0.002，详情见表10-20。

表10-20　连续洗浴事件划分模型符号说明

根据以上信息建立优化模型，其中S是连续洗浴判别指标。

所以，连续洗浴事件的划分模型如下。

当用水事件的连续洗浴判别指标S大于5时，确定为连续洗浴事件或一次洗浴事件加一次短暂用水事件，取中间停顿时间最长的停顿，划分为两次事件。

如果S不大于5，确定为一次洗浴事件。