一种多因素融合的物联网离群数据识别方法

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一种多因素融合的物联网离群数据识别方法
申请号:CN202411644141
申请日期:2024-11-18
公开号:CN119577648A
公开日期:2025-03-07
类型:发明专利
摘要
本发明涉及一种多因素融合的物联网离群数据识别方法,属于物联网技术领域,包括确定识别的目标因素,并融合与其相关联的多种影响因素,获取对应的历史数据并进行预处理;对具体指标进行相关性分析,选择对目标因素有显著影响的指标数据,形成最终的有效指标组合;构建LSTM结合特征注意力机制的预测模型,利用相关性分析筛选后的数据进行预测,输出未来一段时间的预测值,通过反归一化获得实际预测值;采用预测模型,融合多因素综合分析的离群数据识别方法,使用孤立森林算法建模,将预测残差和影响因子作为输入特征,计算每个数据点的异常分数;基于异常分数的分布,采用滑动窗口技术动态设置阈值,将超出阈值的数据点判定为离群数据。
技术关键词
离群数据识别方法 预测残差 注意力机制 滑动窗口技术 指标 孤立森林算法 森林模型 配置网络参数 数据识别模型 线性插值方法 训练预测模型 实时数据 递推方式 标准化方法 归一化方法 因子 动态
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