检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程 2020年第3期46卷 99-104页

作者：衡红军刘静中国民航大学计算机科学与技术学院天津300300

针对传统异常点检测模型难以准确分析汽车驾驶异常行为的情况,建立一种基于自动编码器与孤立森林算法的多维时间序列汽车驾驶异常点检测模型。利用滑动窗口计算原始多维时间序列范数、范数变化率及相关统计信息值提取数据特征,通过自动... 详细信息

针对传统异常点检测模型难以准确分析汽车驾驶异常行为的情况,建立一种基于自动编码器与孤立森林算法的多维时间序列汽车驾驶异常点检测模型。利用滑动窗口计算原始多维时间序列范数、范数变化率及相关统计信息值提取数据特征,通过自动编码器重构特征数据,并结合孤立森林算法实现异常点检测。实验结果表明,与基于LOF、OCSVM、iForest和LSTM-AE的异常点检测模型相比,该模型的召回率和F1度量值可分别提升至6%和2.4%以上,综合性能更优。

关键词：多维时间序列异常点检测自动编码器孤立森林算法特征提取

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基于孤立森林的城轨车辆空转滑行异常检测方法研究

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铁道机车车辆 2023年第6期43卷 160-166页

作者：陈美霞梁师嵩胡佳乔中车南京浦镇车辆有限公司南京210031

城轨车辆启停频繁,运行环境复杂,空转/滑行现象往往无法完全避免,要从中识别当前车辆是否存在严重风险依旧是个难点。针对该问题,文中提出一种基于孤立森林算法的异常检测方法,通过对车辆空转/滑行的次数、速度、负载、驾驶模式等参数... 详细信息

城轨车辆启停频繁,运行环境复杂,空转/滑行现象往往无法完全避免,要从中识别当前车辆是否存在严重风险依旧是个难点。针对该问题,文中提出一种基于孤立森林算法的异常检测方法,通过对车辆空转/滑行的次数、速度、负载、驾驶模式等参数进行监测、统计、分析,然后利用孤立森林思想对车辆空转/滑行现象进行建模,并以此识别异常,进而判断车轮或轨道是否可能存在潜在风险。

关键词：城轨车辆空转/滑行孤立森林算法异常检测

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激光测量系统不确定度最小包络椭球模型研究

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激光技术 2022年第3期46卷 293-300页

作者：李源柴艳红刘兰波毛喆翟新华上海航天电子技术研究所上海201109

为了对激光测量系统的测量误差3维空间分布进行有效评估,以特定点测量或仿真的大量位置数据为基础,采用孤立森林算法对点云进行了异常数据筛除。基于误差椭球理论,引入粒子群优化算法,针对有效数据建立了最小包络椭球的不确定度模型;采... 详细信息

为了对激光测量系统的测量误差3维空间分布进行有效评估,以特定点测量或仿真的大量位置数据为基础,采用孤立森林算法对点云进行了异常数据筛除。基于误差椭球理论,引入粒子群优化算法,针对有效数据建立了最小包络椭球的不确定度模型;采用测量场与单点不确定度的坐标系变换,将不确定度最小包络椭球模型应用于测量场景内不确定度场的空间分布分析;通过单点以及10m量级范围空间场景实测数据的测试,该模型可以高效地筛选有效采样数据,并依据需求进行不同程度的最小包络椭球计算,得到相应的不确定度。结果表明,基于测量位置数据,该模型可以高效准确地描述单点位置的3维不确定度范围,并能够有效地再现测量空间内的不确定度分布,在4.7m的测量距离、94.2%的筛选后有效数据、97.5%的包络比例下,计算获得不确定度范围为三轴长4.95μm,18.39μm和30.53μm的椭球。该最小包络椭球不确定度模型在基于实测的理论模型验证、设备状态与测量场景环境分析,以及测量布局设计等方面具有着重要的价值。

关键词：测量与计量测量不确定度最小包络椭球激光测量系统孤立森林算法粒子群优化算法

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基于双链结构的配电自动化系统异常检测方法

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计算机应用 2022年第S01期42卷 184-190页

作者：李达王栋周冬旭国网电子商务有限公司北京100051 国家电网公司区块链技术实验室北京100031 国网区块链科技(北京)有限公司北京100051 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司南京210000

针对当前配电数据共享成本高、传输效率低且数据安全得不到保障,以及配电自动化系统运行过程中异常数据对电网负荷和需求侧用户造成的负面影响,提出基于双链结构的配电自动化系统异常检测方法。该方法将配电数据记录在本地数据库、主链... 详细信息

针对当前配电数据共享成本高、传输效率低且数据安全得不到保障,以及配电自动化系统运行过程中异常数据对电网负荷和需求侧用户造成的负面影响,提出基于双链结构的配电自动化系统异常检测方法。该方法将配电数据记录在本地数据库、主链和影链中,在主链服务器中添加双向监听器对系统数据进行监听和检测,若配电数据出现异常,则监听器命令配电站数据库进行版本回退,并将异常数据记录在影链服务器中。若某配站频繁出现数据异常则更换数据备份保障安全。异常检测算法对配电数据进行主成分分析(PCA)并采用离散二进制粒子群优化(BPSO)算法改进后的孤立森林(iForest)算法进行异常点检测。通过模拟配电自动化系统的数据结构,生成数据并进行异常检测,实验结果表明该算法对配电数据适用性良好,能够准确地检测异常电力数据。

关键词：配电自动化区块链影链双链结构异常检测主成分分析孤立森林算法

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基于改进孤立森林的海面小目标检测方法

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雷达科学与技术 2024年第6期22卷 628-636页

作者：李雨笑胡居荣邢延潇戴天石张伟杰河海大学江苏南京210024

针对海杂波背景下的雷达弱目标检测问题以及孤立森林(isolation Forest, iForest)算法在处理高维数据时未充分利用雷达回波信号特征信息的问题,提出了一种基于改进多特征联合的孤立森林弱目标检测方法。该方法通过分析实测海杂波数据在... 详细信息

针对海杂波背景下的雷达弱目标检测问题以及孤立森林(isolation Forest, iForest)算法在处理高维数据时未充分利用雷达回波信号特征信息的问题,提出了一种基于改进多特征联合的孤立森林弱目标检测方法。该方法通过分析实测海杂波数据在时域、频域和时频域的特性构建了丰富的高维特征矩阵,在iForest算法中融合主成分分析算法进行数据降维,引入平均相关度构成双参数降维准则,以平衡主成分与原始特征之间的相关性。仿真结果表明,所提改进方法在不同海况以及极化方式下均能够有效提升海杂波背景下雷达弱目标检测的性能,且在虚警概率较低的情况下仍有较高的检测概率。

关键词：雷达目标检测孤立森林算法主成分分析算法多特征联合海杂波

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基于EEMD-LSTM的桥梁变形响应组合预测模型研究

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重庆交通大学学报（自然科学版） 2023年第5期42卷 25-34页

作者：孟庆成李明健胡垒万达吴浩杰齐欣西南石油大学土木工程与测绘学院四川成都610500 西南交通大学土木工程学院四川成都610031

为准确预测桥梁结构变形响应,提出了一种利用孤立森林(iForest)算法对桥梁原始变形数据进行降噪,集合经验模态分解法(EEMD)对桥梁变形数据进行分解,长短期记忆神经网络(LSTM)深度学习法对所得到的多尺度变形分量进行预测的EEMD-LSTM组... 详细信息

为准确预测桥梁结构变形响应,提出了一种利用孤立森林(iForest)算法对桥梁原始变形数据进行降噪,集合经验模态分解法(EEMD)对桥梁变形数据进行分解,长短期记忆神经网络(LSTM)深度学习法对所得到的多尺度变形分量进行预测的EEMD-LSTM组合模型。以武汉沌口长江大桥作为研究对象,选取RMSE、MAE、MAPE和R^(2)等参数作为评价指标,对该模型进行了验证。研究结果表明:与单一的LSTM、SVM和Bayesian模型相比,EEMD-LSTM模型有着良好的鲁棒性、适用性和更高的预测精度。

关键词：桥梁工程深度学习孤立森林算法 EEMD-LSTM 变形响应

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基于机器学习的舰船轮机设备多发故障信号监测

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舰船科学技术 2023年第16期45卷 100-103页

作者：杨双齐武汉船舶职业技术学院交通运输工程学院湖北武汉430050

针对舰船轮机设备故障信号监测中存在的运算量大、缺少故障数据、模型训练复杂、检测效率低、准确度不高等问题,设计了基于机器学习的舰船轮机设备多发故障信号监测方法。通过多种传感器采集舰船轮机设备振动信号,经小波变换降噪后,通过... 详细信息

针对舰船轮机设备故障信号监测中存在的运算量大、缺少故障数据、模型训练复杂、检测效率低、准确度不高等问题,设计了基于机器学习的舰船轮机设备多发故障信号监测方法。通过多种传感器采集舰船轮机设备振动信号,经小波变换降噪后,通过EMD经验模态分解提取舰船轮机设备振动信号特征,将其作为孤立森林算法输入进行异常信号检测,以异常信号检测结果为依据,构建决策二叉树支持向量机故障信号分类模型识别故障信号,实现舰船轮机设备多发故障信号监测,实验表明,该方法可以高效、准确地检测并识别舰船轮机设备的故障信号,而且适应性广泛,在舰船轮机设备的各种工况下,监测性能都十分良好。

关键词：舰船轮机设备故障信号监测机器学习经验模态分解孤立森林算法

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高速铁路风速监测异常数据判识方法研究

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铁道建筑 2021年第10期61卷 154-157页

作者：包云李亚群马祯陈中雷白根亮中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所北京100081 北京经纬信息技术有限公司北京100081

针对高速铁路沿线同一监测点两台风速风向计风速监测数据差异较大的情况,基于数据挖掘技术研究了异常数据的判识方法。首先采用相关性分析方法对两台风速风向计风速监测数据进行判断,若数据异常,再采用差分阈值法分别对两台风速风向计... 详细信息

针对高速铁路沿线同一监测点两台风速风向计风速监测数据差异较大的情况,基于数据挖掘技术研究了异常数据的判识方法。首先采用相关性分析方法对两台风速风向计风速监测数据进行判断,若数据异常,再采用差分阈值法分别对两台风速风向计风速监测异常数据进行判识。根据风速对列车运行和基础设施的影响将高速铁路风速监测数据分为6个等级,根据历史数据确定各等级下的差分阈值。根据当前风速自适应动态选择差分阈值识别风速异常数据,并结合风向进一步研究异常数据产生的原因。对京张高速铁路风速监测数据的分析验证表明该判识方法快捷有效。

关键词：高速铁路风速监测异常数据判识差分阈值风速风向支持向量机算法孤立森林算法

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磁盘故障预测与预警方法研究

磁盘故障预测与预警方法研究

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作者：冀思涛北京邮电大学

学位级别：硕士

随着数据中心存储系统的快速扩展,云计算、区块链等多项技术的飞速发展,产生的数据量呈爆炸式增长。在这个信息化、数字化的时代,磁盘作为储存数据的主要载体,其安全可靠的运行成为众多企业关注的重点。磁盘因其结构的特殊性,发生故障... 详细信息

随着数据中心存储系统的快速扩展,云计算、区块链等多项技术的飞速发展,产生的数据量呈爆炸式增长。在这个信息化、数字化的时代,磁盘作为储存数据的主要载体,其安全可靠的运行成为众多企业关注的重点。磁盘因其结构的特殊性,发生故障时可能产生不可逆转的损坏,导致其内部存储的信息全部丢失,给企业带来较大经济的损失。虽然可以通过人工检测或是阈值界定法判断磁盘的好坏,但是其高昂的成本费用和较低的分类准确率无法让这些方法应用在实际问题中,对磁盘的故障预测成为解决此类问题的主要途径。尽管磁盘存在SMART防御机制,但仅依靠原始监测数据对磁盘故障进行预测,其准确率较差。在实际的磁盘数据集中,需要通过对SMART属性数据的统计分析后,进行磁盘故障预测研究。现有基于SMART属性数据的磁盘故障预测依然存在数据规模小、正负样本相对均衡、数据维度低、实验数据集未公开等问题。针对磁盘数据集中大样本、高维度和正负样本极度不平衡的特点,本文提出了不平衡数据集下基于高相关系数特征的磁盘故障预测模型。在实际公开的数据集中进行大量对比实验,验证了模型的有效性。论文主要工作如下:(1)分析磁盘公开数据集中的磁盘型号和数据分布,依据监测报告和数据分析筛选目标种类磁盘,完成数据清洗。通过相关系数矩阵筛选与磁盘故障相关系数较高特征,实现数据降维工作,使模型更容易拟合。针对正负样本不平衡问题,通过Mini Batch K-Means聚类实现欠采样策略。得到三种不同正负样本比例的数据集为机器学习模型预测提供支持。(2)提出基于改进LightGBM模型的磁盘故障预测方法。针对磁盘数据集海量高维、正负样本不均衡的特点,选用在面向大规模数据集具备预测准确率高、训练速度快的LightGBM模型,并针对数据正负样本不均衡问题的对模型进行改进。引入Focal loss损失函数降低正负样本比例失衡对预测带来的影响。为了验证该算法在解决此类问题的优势,在不同正负样本比例的数据集中,通过与四种传统集成学习模型训练结果的多项指标和训练时间对比,凸显改进的LightGBM模型在磁盘故障预测问题上的有效性和高效性。(3)提出一种基于异常分数时序特征的磁盘故障预测方法。通过异常检测方法对全量原始数据集进行处理,在得到的异常分数序列特征组成的新数据集上通过机器学习方法实现磁盘故障预测。针对磁盘数据集的特点,选用孤立森林算法高效对全量数据进行异常分数计算,对得到的异常分数进行排序,结合数据集中故障样本数量和比例,制定合适的异常阈值区分异常数据和正常数据。保留通过筛选得到的异常数据的异常分数,替换正常样本的异常分数,最终得到三组由不同数量的样本异常分数组成新特征的数据集。通过前文的研究,选用预测准确率最高的改进LightGBM模型,对三组数据集进行磁盘故障预测,比较模型在正负样本比例不均衡的异常分数序列特征数据集的预测结果,比较多项预测结果指标,筛选磁盘故障预测问题中最优的异常分数序列特征数量,验证该方法的有效性。文章最后比较了在相同数据环境下,两种方法的故障预测结果,结合实验结果和现实环境,进行对比分析。

关键词：磁盘故障预测 SMART属性 LightGBM算法孤立森林算法异常分数序列

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电梯运行状态非侵入式智能检测方法研究

电梯运行状态非侵入式智能检测方法研究

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作者：杨昱太原理工大学

学位级别：硕士

我国是电梯生产和使用大国，随着电梯保有量持续增长，老旧电梯逐年增多，电梯困人故障和安全事故时有发生，严重影响了人民群众生命财产安全和经济社会发展稳定。而现阶段电梯的监管维保模式为定期模式，维保时间间隔相对固定，对于使... 详细信息

我国是电梯生产和使用大国，随着电梯保有量持续增长，老旧电梯逐年增多，电梯困人故障和安全事故时有发生，严重影响了人民群众生命财产安全和经济社会发展稳定。而现阶段电梯的监管维保模式为定期模式，维保时间间隔相对固定，对于使用频繁的电梯，定期维保的频率低;而对于运行次数少的电梯，定期维保的频率又过高。为此，国务院办公厅下发了“国务院办公厅关于加强电梯质量安全工作的意见”，依法推进按需维保，推广“全包维保”等新模式。电梯按需维保能够针对性、高效率地对电梯进行维护，节省社会资源。　　推进按需维保，首先要解决的问题是对电梯运行状态的实时监控。目前电梯运行状态的监测主要是通过采集电梯控制芯片的信号实现，对于普通电梯生产厂商、维保公司、和已安装的老旧电梯来说，造价高昂而且需要侵入式的安装，并需要专业技术人员安装，开放性、普适性与技术发展程度不匹配,专用性太强，提高了电梯状态监测技术的普及成本。为此本文提出了一种电梯运行状态非侵入式智能检测方法，对电梯的运行状态、位置和振动状况进行实时监测，并在此基础上设计实现了电梯运行状态非侵入式智能检测系统，该系统安装移动简单方便、即插即用、成本低、普适性强和电梯自身的控制系统完全脱耦，对推进电梯的按需维保有一定现实意义。本文的具体研究内容如下：　　（1）设计电梯运行过程中加速度和速度估计方法。分析电梯运行的理想状态以及各运行阶段的特征，建立电梯运动状态空间模型，同时将加速度传感器测得的信号分解为竖直和水平方向，并通过使用Weiszfeld算法进行了优化;采用卡尔曼滤波并结合电梯的理想运动特性对电梯加速度与速度特征进行最优估计，针对电梯实际运行环境下的过程噪声以及传感器量测噪声积累的问题，设计加速度传感器自动矫正机制，减缓误差的累积。　　（2）提出电梯实时运行位置估计方法。通过加速度传感器初始化电梯运行楼层的信息，对气压传感器计算结果进行平滑以减少噪声，结合电梯运动特征进行气压传感器自动矫正;设计结合楼层信息的状态转移函数基于无迹卡尔曼滤波融合加速度传感器和气压传感器信息，对电梯实时位置进行最优化估计。　　（3）提出在线的电梯振动分析和异常值检测方法。通过记录轿厢的水平振动能量，建立电梯正常运行状态振动基线，使用移动平均数作为收敛判断准则，对基线外的异常值使用内禀特征尺度分解对故障进行确认。对记录的电梯每次运行的质量参数，使用孤立森林算法进行了运行质量异常值检测，计算异常分值，实现对电梯运行状态自动评价。　　（4）设计并实现电梯状态监测预警原型系统。系统包括监测状态的数据采集装置、数据传输机制、支持并发连接的存储服务端、报警信息、电梯相关统计信息的主动推送和相关的邮件服务、和基于websocket的数据可视化web界面。

关键词：电梯监测信息融合无迹卡尔曼滤波传感器自动矫正孤立森林算法

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