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基于随机森林及时间序列模型的电能量异常数据检测及修复方法

杨学良  陶晓峰  黄福兴  熊霞  
【摘要】:传统的阈值判定方法难以准确地检测出电能量数据中的异常,并且对异常值的修复往往采用相邻点取均值的方法,修复的结果性往往不够精确。该文提出了一种基于随机森林分类器的异常数据检测方法,从数据中提取趋势特征、统计特征等特征量,从一种新的角度实现异常数据检测;并在检测的基础上,利用时间序列模型拟合数据对时间的动态变化规律,模拟异常发生时刻的数据,修复异常值。结合现场实际数据对该文提出的异常检测及修复算法的有效性进行验证,表明能够实现快速准确的异常检测及异常数据修复功能。

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