水資源管理系統(tǒng)中儲(chǔ)存著海量的取用水量數(shù)據(jù),通過(guò)篩選數(shù)據(jù)中的異常值定位異常取水行為,是水資源監(jiān)管的重要手段。對(duì)取用水量數(shù)據(jù)中的異常值普遍缺乏明確定義,傳統(tǒng)的異常值檢測(cè)算法在實(shí)時(shí)性和穩(wěn)定性方面存在不足。在總結(jié)歸納現(xiàn)階段取用水量異常數(shù)據(jù)種類、特點(diǎn)的基礎(chǔ)上,首先運(yùn)用平均插值法對(duì)可直觀識(shí)別異常值進(jìn)行預(yù)處理,在預(yù)處理后的數(shù)據(jù)中隨機(jī)取樣訓(xùn)練,建立多個(gè)孤立二叉樹(shù)形成孤立森林,以此為工具對(duì)數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行異常值檢測(cè)。對(duì)某供水公司連續(xù)兩年日取水量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的實(shí)證分析結(jié)果表明,基于孤立森林算法的異常值檢測(cè)方法將數(shù)據(jù)樣本的特征通過(guò)非監(jiān)督學(xué)習(xí)方式存儲(chǔ)在森林中,具有更高的穩(wěn)定性;能夠準(zhǔn)確檢測(cè)出數(shù)據(jù)樣本中的異常值,相比于傳統(tǒng)最小二乘擬合方法具有更高的檢出率。 

【文章來(lái)源】：中國(guó)水利水電科學(xué)研究院學(xué)報(bào). 2020,18(01)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：9 頁(yè)

【部分圖文】：

孤立森林算法原理

同上，對(duì)該城市供水企業(yè)2016年數(shù)據(jù)進(jìn)行可直觀識(shí)別異常值的處理。在全部366條數(shù)據(jù)中，共有有效數(shù)據(jù)364條，缺失數(shù)據(jù)2條。數(shù)據(jù)中不存在負(fù)值、零值、固定值等情況，補(bǔ)充缺失數(shù)據(jù)后可直接進(jìn)行分析檢測(cè)異常值，數(shù)據(jù)預(yù)處理結(jié)果如表4所示，2016年數(shù)據(jù)預(yù)處理前后效果對(duì)比見(jiàn)圖3。與對(duì)2017年數(shù)據(jù)的處理方式相同，對(duì)預(yù)處理后的2016年樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行特征分析，結(jié)果如表5所示。圖3 2016年數(shù)據(jù)預(yù)處理前后效果對(duì)比

2016年數(shù)據(jù)預(yù)處理前后效果對(duì)比

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號(hào)：3476039