文档名：基于多维滑窗的异常数据检测方法
随着数据流的广泛运用,数据流中异常数据的检测问题也引起了更多的关注.现有的卡尔曼滤波算法需要的历史数据量虽然小,但只适用于单个异常点的检测,对于复杂连续的异常值检测效果较差.针对这个问题,提出一种水文传感器分级标注模型,并在此基础上提出一种基于多维影响因子的卡尔曼滤波算法,加入空间、时间、起源三个维度的影响因子,在天气和汛期等影响因素改变时,对系统模型的控制参数进行适当调整,并且对测量噪声进行更加准确的估计,提高异常检测的准确性.实验结果证明,所提算法在保证运行时间相近的前提下,检测的错误率远低于基于遗忘因子的卡尔曼(AKF)算法和基于小波的卡尔曼(WKF)算法.
作者：花青许国艳张叶
作者单位：河海大学计算机与信息学院,南京211100
母体文献：2015年全国开放式分布与并行计算学术年会论文集
会议名称：2015年全国开放式分布与并行计算学术年会
会议时间：2015年8月10日
会议地点：兰州
主办单位：中国计算机学会
语种：chi
分类号：
关键词：数据流 异常数据 检测方法 卡尔曼滤波算法 水文传感器
在线出版日期：2017年6月30日
基金项目：
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