【摘 要】
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随着数据流的广泛运用,数据流中异常数据的检测问题也引起了更多的关注。现有的卡尔曼滤波算法需要的历史数据量虽然小,但只适用于单个异常点的检测,对于复杂连续的异常值检
【基金项目】
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国家科技支撑计划项目(2013BAB06B04);江苏省自然科学基金资助项目(BK20130852);2013年江苏水利科技项目(2013025);中国华能集团公司总部科技项目(HNKJ13-H17-04)
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随着数据流的广泛运用,数据流中异常数据的检测问题也引起了更多的关注。现有的卡尔曼滤波算法需要的历史数据量虽然小,但只适用于单个异常点的检测,对于复杂连续的异常值检测效果较差。针对这个问题,提出一种水文传感器分级标注模型,并在此基础上提出一种基于多维影响因子的卡尔曼滤波算法,加入空间、时间、起源三个维度的影响因子,在天气和汛期等影响因素改变时,对系统模型的控制参数进行适当调整,并且对测量噪声进行更加准确的估计,提高异常检测的准确性。实验结果证明,所提算法在保证运行时间相近的前提下,检测的错误率远低于基于遗忘因子的卡尔曼(AKF)算法和基于小波的卡尔曼(WKF)算法。
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