多维统计数据质量检验与异常点识别的模型与方法 被引量：10

1

作者 成邦文 师汉民 王齐庄 《数学的实践与认识》 CSCD 北大核心 2003年第4期1-7,共7页

本文证明 ,反映社会经济规模大小的多维统计数据近似服从多维对数正态分布 .基于此 ,本文提出了对这类数据的质量及其异常点进行检查和识别的多维对数正态分布检验法 。

关键词 多维统计数据 质量检验 异常点识别 数学模型 社会经济统计 林德伯尔格定理 对数正态分布 随机向量 社会经济规模指标

原文传递

基于改进SVM的电力企业信息系统异常检测方案的优化 被引量：8

2

作者 王逸兮 余铮 +2 位作者 查志勇 冯浩 王敬靖 《计算机与数字工程》 2020年第3期567-570,662,共5页

近年来,电力企业信息系统的网元数量不断增多,数据处理规模不断扩大,数据类型日益复杂,导致系统的异常事件频发。论文提出采用改进SVM算法对传统异常检测方案进行优化,并通过两步交叉验证的方法提高了SVM参数寻优质量,显著强化了该算法... 近年来,电力企业信息系统的网元数量不断增多,数据处理规模不断扩大,数据类型日益复杂,导致系统的异常事件频发。论文提出采用改进SVM算法对传统异常检测方案进行优化,并通过两步交叉验证的方法提高了SVM参数寻优质量,显著强化了该算法的主动分析和预测能力。结合电力企业信息系统异常的特征,构建了同点时间序列模型,并实现了对网络性能异常点的实时化检测。 展开更多

关键词 电力企业 SVM 性能指标 主动检测 异常点识别 时间序列

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基于AMSAA模型的系统可靠性评估方法研究 被引量：7

3

作者 牟园伟 陆山 《航空计算技术》 2011年第4期45-48,共4页

针对航空机载设备可靠性增长试验数据不规则的特点,在AMSAA模型的基础上提出了识别异常点的AMSAA模型与处理截断数据的AMSAA模型,并给出了模型拟合优度检验方法。经实例验证表明,识别异常点的AMSAA模型可以在给定置信度下识别出异常点... 针对航空机载设备可靠性增长试验数据不规则的特点,在AMSAA模型的基础上提出了识别异常点的AMSAA模型与处理截断数据的AMSAA模型,并给出了模型拟合优度检验方法。经实例验证表明,识别异常点的AMSAA模型可以在给定置信度下识别出异常点并排除异常点对瞬时MTBF(平均故障间隔时间)极大似然估计值的干扰;截断数据的AMSAA模型能够利用被截取的部分数据,得到准确的瞬时极大似然估计值。 展开更多

关键词 航空机载设备 可靠性增长 AMSAA模型 异常点识别 截断数据

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基于混合机器学习框架的网约车订单需求预测与异常点识别 被引量：1

4

作者 李之红 申天宇 +1 位作者 文琰杰 许旺土 《交通信息与安全》 CSCD 北大核心 2023年第3期157-165,174,共10页

城市网约车订单需求体现了居民出行活力,同时表征了出行规律和内在特征。如何从复杂动态的时变数据中准确地识别异常点并进行调度优化,是优化网约车平台运力的关键环节。建立了网约车订单需求数据的时间序列图,并分析了订单需求的动态特... 城市网约车订单需求体现了居民出行活力,同时表征了出行规律和内在特征。如何从复杂动态的时变数据中准确地识别异常点并进行调度优化,是优化网约车平台运力的关键环节。建立了网约车订单需求数据的时间序列图,并分析了订单需求的动态特性,提出1种基于混合机器学习框架的网约车订单需求预测模型(ARIMA-BPNN-DSR,ABD)。混合模型由差分整合移动平均自回归模型(auto regressive integrated moving average model,ARIMA)和反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)通过动态选择回归算法(dynamic selection of regression,DSR)融合而成。混合模型汲取了统计方法的鲁棒性和机器学习方法的高效性,并考虑各个独立基线模型在数据局部空间上的性能表现。以2019年和2020年(疫情影响下)厦门市滴滴网约车平台订单数据作为试验基准并进行对比分析,结果表明:①与多个基线模型相比,ABD模型实现了最优的预测性能,同时在面向疫情外部因素影响下同样表现出优异的性能;②消融实验表明,在常规序列中,BPNN对融合模型的预测性能增益更高。混合模型相比较单独的ARIMA和BPNN模型,在预测性能指标上,平均绝对误差(mean absolute error,MAE)分别提高22.77%和13.50%,均方百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE指标分别提高21.71%和12.37%。另外,在受到2020年的外部干扰下,ARIMA提供的稳定性至关重要;③预测结果与观测值之间的残差结合3-sigma异常检测准则实现订单数据中的需求突增异常点自动识别,以此提高交通管理效率。该结果说明,提出的ABD模型具有良好的预测精度和鲁棒性。 展开更多

关键词 智能交通 订单需求预测 混合机器学习框架 异常点识别 网约车

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基于最近邻分析的空气质量时空数据异常点识别 被引量：4

5

作者 聂斌 胡雪 王曦 《统计研究》 CSSCI 北大核心 2017年第8期61-70,共10页

空气质量数据具有在时间上连续、空间上相关的特点,这提高了异常点识别的难度。本文提出在时间维度上运用移动平均法,在空间维度上运用反距离加权法对观测值进行预测并求残差的解决思路,从而将时空数据的异常点识别问题转化为二维残差... 空气质量数据具有在时间上连续、空间上相关的特点,这提高了异常点识别的难度。本文提出在时间维度上运用移动平均法,在空间维度上运用反距离加权法对观测值进行预测并求残差的解决思路,从而将时空数据的异常点识别问题转化为二维残差值的异常点检测问题。通过仿真验证表明新方法具有良好的检出力。最后将新方法应用于北京市实际观测数据,取得了满意的识别效果。 展开更多

关键词 空气质量 时空数据 异常点识别 最近邻

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多维统计数据对数正态分布检验与异常点识别

6

作者 成邦文 师汉民 王齐庄 《系统工程》 CSCD 北大核心 2001年第5期71-76,共6页

证明反映社会经济规模大小的多维统计数据近似服从多维对数正态分布。基于此提出对这类数据的质量及其异常点进行检查和识别的多维对数正态分布检验法 ,并以中央部门属研究机构的调查数据为例进行研究。

关键词 对数正态分布 统计数据质量 异常点识别 随机变量 多维数据

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基于ISOMAP降维的复杂轮廓异常点识别方法 被引量：3

7

作者 聂斌 李京亚 姚雪海 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第12期1603-1608,共6页

高维复杂轮廓异常点识别方法研究是目前过程轮廓监控的重要课题之一。以高维复杂轮廓为研究对象,建立非参数轮廓矩阵模型,将基于测地距离的ISOMAP非线性降维技术与χ^2控制图相结合,提出新的轮廓异常点识别方法,以实现高维复杂轮廓异常... 高维复杂轮廓异常点识别方法研究是目前过程轮廓监控的重要课题之一。以高维复杂轮廓为研究对象,建立非参数轮廓矩阵模型,将基于测地距离的ISOMAP非线性降维技术与χ^2控制图相结合,提出新的轮廓异常点识别方法,以实现高维复杂轮廓异常点的准确识别。仿真实验和实际案例的应用分析结果证实该方法在异常点识别的准确性方面具有良好的性能。 展开更多

关键词 异常点识别 等距特征映射(ISOMAP) 轮廓 降维

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非正态变异下的非线性轮廓异常点识别方法研究 被引量：2

8

作者 聂斌 王曦 胡雪 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2019年第1期101-107,共7页

在质量控制领域,非线性轮廓异常点识别问题是重点研究问题之一。本文综合运用了小波分析、数据深度、聚类分析等数据分析处理技术,提出了一种新的非正态变异的异常点识别方法。文章通过仿真分析技术,将新方法χ~2与控制图方法进行性能对... 在质量控制领域,非线性轮廓异常点识别问题是重点研究问题之一。本文综合运用了小波分析、数据深度、聚类分析等数据分析处理技术,提出了一种新的非正态变异的异常点识别方法。文章通过仿真分析技术,将新方法χ~2与控制图方法进行性能对比,结果证实新方法能够以更高的准确率和稳定性识别异常点,表现出更好的异常点识别性能。最后将新方法应用于木板垂直密度轮廓实例对新方法进行验证,分析结果表明本方法能够有效识别出异常轮廓数据。 展开更多

关键词 异常点识别 小波降噪 马氏深度 聚类分析

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基于软超球体的高维非线性数据异常点识别算法 被引量：2

9

作者 徐钢 张晓彤 +1 位作者 黎敏 徐金梧 《工程科学学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第10期1552-1558,共7页

在冶金、化工等流程型工业领域,生产中的过程控制参数往往具有高维非线性结构特征.为了解决这类高维复杂数据的异常点检测问题,本文引入了软超球体的概念,采用非线性核函数将原始数据映射到高维的特征空间,并在特征空间中确定软超球体... 在冶金、化工等流程型工业领域,生产中的过程控制参数往往具有高维非线性结构特征.为了解决这类高维复杂数据的异常点检测问题,本文引入了软超球体的概念,采用非线性核函数将原始数据映射到高维的特征空间,并在特征空间中确定软超球体的边界.通过检测待识别样本映射到特征空间的位置信息来判定过程参数的设定值是否为异常点,从而避免出现批量的产品质量问题.以某类汽车用钢为应用实例,对实际生产数据进行检测,证明了所提出的基于软超球体的异常点识别算法对于高维的非线性数据具有良好的检测能力. 展开更多

关键词 软超球体 高维非线性数据 异常点识别 核映射

原文传递

基于Bayes后验概率的自变量与异常点的同时识别 被引量：1

10

作者 王康宁 汪四水 《统计研究》 CSSCI 北大核心 2012年第1期31-37,共7页

本文基于自变量与异常点识别隐变量的联合Bayes后验概率,给出了自变量与异常点同时识别的一般方法,且利用Gibbs抽样降低了Bayes后验概率的计算复杂度。其次,针对多值序次数据模型自变量与异常点的同时识别展开详细讨论,给出了同时识别... 本文基于自变量与异常点识别隐变量的联合Bayes后验概率,给出了自变量与异常点同时识别的一般方法,且利用Gibbs抽样降低了Bayes后验概率的计算复杂度。其次,针对多值序次数据模型自变量与异常点的同时识别展开详细讨论,给出了同时识别的具体过程。最后通过模拟算例展示了本文方法的有效性。 展开更多

关键词 隐变量 GIBBS抽样 自变量选择 异常点识别 多值序次数据

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基于二次指数平滑的发动机气路参数偏差值平滑 被引量：1

11

作者 钟诗胜 陕振勇 +1 位作者 付旭云 王体春 《航空精密制造技术》 2012年第6期26-28,32,共4页

利用二次指数平滑法进行气路参数偏差值的异常点识别与平滑,首先建立了基于二次指数平滑的异常点识别方法,然后建立发动机参数偏差值平滑的评价指标,最后根据该指标通过粒子群算法对平滑系数和显著性水平进行优化。通过实例应用验证该... 利用二次指数平滑法进行气路参数偏差值的异常点识别与平滑,首先建立了基于二次指数平滑的异常点识别方法,然后建立发动机参数偏差值平滑的评价指标,最后根据该指标通过粒子群算法对平滑系数和显著性水平进行优化。通过实例应用验证该方法对于发动机气路参数具有很好的平滑效果,满足工程使用的要求。 展开更多

关键词 气路参数偏差值 异常点识别 二次指数平滑 粒子群算法

原文传递

基于多维动力指纹异常点识别的高桩码头损伤检测研究

12

作者 肖冰 《呼伦贝尔学院学报》 2022年第3期61-69,共9页

准确、高效的高桩码头损伤检测方法是目前研究热点。构建了高桩码头桩基动力损伤识别模型,通过有限元分析软件Abaqus模拟计算和物理模型试验,研究多维动力指纹在高桩码头损伤识别中的适用性。研究结果表明:1)在有限元模拟中,多维动力指... 准确、高效的高桩码头损伤检测方法是目前研究热点。构建了高桩码头桩基动力损伤识别模型,通过有限元分析软件Abaqus模拟计算和物理模型试验,研究多维动力指纹在高桩码头损伤识别中的适用性。研究结果表明:1)在有限元模拟中,多维动力指纹可用阈值判断取代目视检查法,准确识别码头桩基损伤位置,实现在高噪声复杂工况条件下损伤识别的自动化。2)基于动力损伤试验亦可准确识别桩基损伤位置,损伤特征在多维融合中得到加强,无损处的干扰经过融合之后,损伤位置更容易被识别,展现方法的强鲁棒性。 展开更多

关键词 多维动力指纹 异常点识别 高桩码头 损伤检测

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基于声源定位的信息传输异常点智能识别算法研究

13

作者 柳秀山 蔡君 +1 位作者 张琴 程骏 《现代电子技术》 北大核心 2019年第12期33-36,共4页

为了解决传统方法识别声音信息异常点时存在精确度低的问题,研究基于声源定位的信息传输异常点智能识别算法,采用改进模糊C均值聚类算法得到可能性C均值聚类算法,采用此声源定位算法计算异常声源聚类中心,当聚类符合限制条件时,输出的... 为了解决传统方法识别声音信息异常点时存在精确度低的问题,研究基于声源定位的信息传输异常点智能识别算法,采用改进模糊C均值聚类算法得到可能性C均值聚类算法,采用此声源定位算法计算异常声源聚类中心,当聚类符合限制条件时,输出的聚类中心为异常声源定位结果;以该结果为前提,依据短时幅度与短时过动态门限率变量判断声音信息异常点的起始端与终止端,识别出声音信息传输异常点。实验结果表明,所提算法对识别声音信息传输异常点的丢包率误差最大在3.45~3.7之间,说明所提算法对丢包率存在一定的抵抗能力。 展开更多

关键词 声源定位 可能性C均值 聚类算法 信息传输 异常点识别 智能识别算法

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氯度实时监测中的异常点识别与修复

14

作者 程健 孙志林 《人民长江》 北大核心 2013年第15期80-85,共6页

在天然河流进行连续氯度测验时,由于野外环境复杂多变及仪器的缺陷,实时监测数据经常出现无规律的缺失或者明显异常情况,对后期研究工作造成很大影响。以钱塘江河口区域氯度实测为例,按实时监测的要求开发了实测资料异常点识别与修复程... 在天然河流进行连续氯度测验时,由于野外环境复杂多变及仪器的缺陷,实时监测数据经常出现无规律的缺失或者明显异常情况,对后期研究工作造成很大影响。以钱塘江河口区域氯度实测为例,按实时监测的要求开发了实测资料异常点识别与修复程序。通过移动窗口对实时监测数据先作时域上的预处理,再根据氯度变化规律设计窗函数作频域滤波,然后利用最小二乘法进行最佳拟合比较,判别观察点是否异常;最后检测异常发生的原因,报错并补全缺失数据与修复异常数据。该方法识别准确率高、运算速度快,氯度异常数据识别率在99.5%以上,报警延迟在1.5 h以内。 展开更多

关键词 氯度测验 异常点识别 滤波 拟合 数据修复 钱塘江

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我国房地产市场的结构性变化与异常

15

作者 苏志 《西安建筑科技大学学报（社会科学版）》 2021年第1期41-50,共10页

结合多种参数与非参数研究方法解析我国房地产市场的动态变化路径,发现2001-2020年住宅市场交易、生产、投资增速存在多个结构性断点与异常点。不同时期市场变量特征表明,市场结构性变化和异常波动的出现时间与一些重大事件冲击以及调... 结合多种参数与非参数研究方法解析我国房地产市场的动态变化路径,发现2001-2020年住宅市场交易、生产、投资增速存在多个结构性断点与异常点。不同时期市场变量特征表明,市场结构性变化和异常波动的出现时间与一些重大事件冲击以及调控政策调整密切相关,说明我国房地产市场增长模式极易受到外部冲击而发生突变与异常,政府突然大力度的调整政策会使市场出现“政策反应过度或不适应”的异常暴涨或暴跌。2016年以后,房价、新开工面积、住宅投资稳健增长,房地产市场在受到新冠疫情冲击后迅速恢复并呈现出较强的增长态势,因此没有足够证据表明我国房地产市场进入全面下行趋势。 展开更多

关键词 房地产市场调控 时间序列分解 结构性突变 异常点识别

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二值数据下模型和异常点的同时识别

16

作者 王康宁 汪四水 《苏州大学学报（自然科学版）》 CAS 2010年第4期9-13,共5页

讨论了基于贝叶斯方法进行模型选择与异常点识别时两者之间的相互影响,建议模型与异常点应结合起来同时识别.针对二值数据,采用引入隐变量的数据扩增方法进行异常点识别,并且给出了基于MCMC方法计算后验概率来进行模型和异常点同时识别... 讨论了基于贝叶斯方法进行模型选择与异常点识别时两者之间的相互影响,建议模型与异常点应结合起来同时识别.针对二值数据,采用引入隐变量的数据扩增方法进行异常点识别,并且给出了基于MCMC方法计算后验概率来进行模型和异常点同时识别的具体过程. 展开更多

关键词 二值数据 隐变量 模型选择 异常点识别 GIBBS抽样

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