基于滑动窗口和ARMA的Argo剖面数据异常检测算法

• 作者: 王慧娇 王鑫 罗一迪 蒋华
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: Argo浮标 滑动窗口 自回归移动平均模型 异常检测
• 年，卷（期）: 2018,（19）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 254-260
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 7002字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1706-0234

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蒋华	桂林电子科技大学计算机与信息安全学院	116	552	10.0	18.0
2	王鑫	桂林电子科技大学计算机与信息安全学院	87	290	8.0	13.0
3	王慧娇	桂林电子科技大学计算机与信息安全学院	23	97	5.0	9.0
4	罗一迪	桂林电子科技大学计算机与信息安全学院	4	14	2.0	3.0