路灯监控系统中时序数据流的异常值检测研究

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.

关键词：时序数据流、异常值检测、均值显著性、自回归模型

所属期刊栏目：39

分类号：TP311.1(计算技术、计算机技术)

资助基金：广东省应用型科技研发专项基金资助项目2015B010130003;广东省科技计划基金资助项目2017A020220004;佛山职业技术学院横向资助项目H201815

在线出版日期：2019-01-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：47-53