10.3778/j.issn.1002-8331.1706-0234
基于滑动窗口和ARMA的Argo剖面数据异常检测算法
针对由于Argo浮标的随机性和抛弃性而导致难以保证剖面数据质量的问题,根据滑动窗口(Sliding Window,SW)与自回归移动平均(AutoRegressive Moving Average,ARMA)模型的特点,提出了一种基于滑动窗口和ARMA的Argo剖面异常检测算法.利用滑动窗口将Argo剖面时间序列进行划分,再通过建立ARMA模型获取剖面的预测值,然后确定置信区间,最后通过判断观测数据是否在置信区间内实现异常检测.通过全球Argo浮标剖面数据进行实验,在滑动窗口宽度10～20,置信度在80％～90％时,敏感度可以达到85％以上,且准确度在99％以上.
Argo浮标、滑动窗口、自回归移动平均模型、异常检测
54
TP391(计算技术、计算机技术)
2016广西高校中青年教师基础能力提升项目ky2016YB150;桂林电子科技大学研究生教育创新计划2017YJCX48
2018-10-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
254-260
