检索结果-内蒙古大学图书馆

电力设备管理 2024年第12期 141-143页

作者：彭雪扬龙正雄许静波国网浙江省电力有限公司宁波供电公司

通过采集历史数据构建时间序列数据集,利用孤立森林算法快速准确地检测异常点数据,帮助发现潜在数据问题。检验相邻时刻的数据修复算法的准确性,并将方法应用到数据修复中。本文以A发电企业为例,检测发电指标的异常数据并修复,相对误差... 详细信息

通过采集历史数据构建时间序列数据集,利用孤立森林算法快速准确地检测异常点数据,帮助发现潜在数据问题。检验相邻时刻的数据修复算法的准确性,并将方法应用到数据修复中。本文以A发电企业为例,检测发电指标的异常数据并修复,相对误差可以控制在10%以内。该方法有效提高了电厂数据处理的准确性和效率,提升发电企业发电指标的数据质量,优化了发电系统的运行和管理,满足了能源互联网建设和智能电网技术的要求。

关键词：发电企业异常检测数据修复孤立森林算法

来源：评论

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基于电力大数据的用户侧数据异常检测方法研究

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微型电脑应用 2023年第11期39卷 229-231页

作者：李厚恩深圳供电局有限公司广东深圳518000

针对现有电力大数据的异常检测方法存在的准确度低、检测效率慢等问题,在数据挖掘的基础上,提出了一种将孤立森林算法和局部离群因子算法相结合的电力大数据异常检测方法。从全局和局部两个方面对电力大数据进行异常检测,提高了电力大... 详细信息

针对现有电力大数据的异常检测方法存在的准确度低、检测效率慢等问题,在数据挖掘的基础上,提出了一种将孤立森林算法和局部离群因子算法相结合的电力大数据异常检测方法。从全局和局部两个方面对电力大数据进行异常检测,提高了电力大数据检测的优越性。为了验证该方法检测结果的优越性,通过仿真对该方法进行对比分析。结果表明,与传统的异常检测方法相比,该方法具有更高的检测效率,能够更准确地检测出用户侧电力数据异常值。

关键词：电力大数据异常检测数据挖掘孤立森林算法局部离群因子算法

来源：评论

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基于物联网的煤矿粉尘在线预警系统

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绿色科技 2021年第8期23卷 227-228,231页

作者：姚逸程安徽理工大学电气与信息工程学院安徽淮南232000

针对目前煤矿粉尘浓度监测方法较少、安全性较低及数据可靠性较差等特点,提出了基于物联网的煤矿粉尘在线预警系统,设计了预警系统的架构和监测终端节点的软硬件。使粉尘浓度数据由终端节点上的粉尘传感器采集,实时经ZigBee网络发送至... 详细信息

针对目前煤矿粉尘浓度监测方法较少、安全性较低及数据可靠性较差等特点,提出了基于物联网的煤矿粉尘在线预警系统,设计了预警系统的架构和监测终端节点的软硬件。使粉尘浓度数据由终端节点上的粉尘传感器采集,实时经ZigBee网络发送至云平台后,基于孤立森林算法对监测数据分析决策,异常数据生成报告发送到预警平台,可实现对煤矿井下粉尘浓度在线预警,对煤矿井下粉尘危险预警具有一定意义。

关键词：物联网粉尘浓度监测 ZigBee 孤立森林算法

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基于改进GRU与MVC设计模式的数据智能分析算法

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电子设计工程 2024年第10期32卷 25-29页

作者：牛洁西安航空职业技术学院陕西西安710089

针对传统财务异常数据检测方法效率较低、准确度差且坏账率高的问题,文中基于改进的人工智能算法提出了一种异常数据检测方法。由于高维异常数据难以分析,先用孤立森林算法将其剔除,再将处理后的数据经过双向GRU算法的训练,挖掘出数据... 详细信息

针对传统财务异常数据检测方法效率较低、准确度差且坏账率高的问题,文中基于改进的人工智能算法提出了一种异常数据检测方法。由于高维异常数据难以分析,先用孤立森林算法将其剔除,再将处理后的数据经过双向GRU算法的训练,挖掘出数据的时序性特征。对于训练后数据分类准确度较低的问题,通过注意力机制对数据特征权重进行排序,从而得到最终的分类结果。基于MVC设计了软件架构进行实验测试,该算法的训练总时长明显低于对比算法,RMSE及MAPE指标相较Bi-LSTM算法低0.2%和0.15%,且准确率、召回率与F1值在对比算法中也为最优。

关键词：异常数据分析孤立森林算法双向GRU 注意力机制 MVC设计大数据

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基于大数据分析的汽车发动机铸造质量监控新模式探索

基于大数据分析的汽车发动机铸造质量监控新模式探索

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2021中国汽车工程学会年会暨展览会

作者：贾宪水李冬伟陶诗波陈勇重庆长安汽车股份有限公司

研究大数据分析在汽车发动机铸造生产过程中的应用,尤其是在生产中产品质量监控与预测的应用,以加强汽车发动机的质量保障,提高产品的生产效率。根据业务场景实际数据开展分析,系统识别发动机生产过程中涉及的产品特性,分析验证产品特... 详细信息

研究大数据分析在汽车发动机铸造生产过程中的应用,尤其是在生产中产品质量监控与预测的应用,以加强汽车发动机的质量保障,提高产品的生产效率。根据业务场景实际数据开展分析,系统识别发动机生产过程中涉及的产品特性,分析验证产品特征与产品质量之间的关联性。在特征降维的基础上采用孤立森林算法对特征进行建模,模型建立过程中融入机器学习、深度学习和强化学习的思想,用来提高模型适应环境,与环境交互的能力。对数学模型进行调整,保证模型的精确性。经实际应用验证,建立的预测模型具有很高的精确性和鲁棒性。

关键词：大数据分析生产质量监控数学建模孤立森林算法

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基于无监督学习的物联网卡流量异常检测算法

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城市建设理论研究(电子版) 2018年第28期 188页

作者：林涛广东省电信规划设计院有限公司

在无标签信息的情况下,为检测流量异常的物联网卡,本文结合i Forest算法和LOF算法,提出一种基于无监督学习的物联网卡流量异常检测算法。通过实际数据实验,表明算法具有从全局与局部检测异常数据的能力。

关键词：无监督学习流量异常检测孤立森林算法局部离群因子

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