作者：黄雄波; 钟全时序数据流异常值检测均值显著性自回归模型
摘要：在智能城市的景观照明系统中,各种灯具、继电器和接触器等部件的实时状况经传感器采集后,往往会形成海量的时序数据流,为了构建对其更为高效实用的监控系统,提出一种改进的时序数据流异常值检测算法。首先针对路灯时序数据流具有均值缓变的特点,以滑动窗口的形式在线进行均值显著性判别、子序列划分以及分段去均值等处理;然后,基于自回归模型对各分段近似平稳的子序列进行建模,并估算出对应的模型参数;最后,基于自回归模型的建模残差定义有关统计量,并根据统计量迭代求出所有异常数据点。实验表明,改进算法在没有增加计算成本的前提下,其检测精度及算法的鲁棒性有了明显的提升。
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