基于孤立森林算法的空气质量数据异常检测分析

• 作者: 肖伟洋
• 来源期刊: 信息与电脑
• 学科: 工学
• 关键词: 孤立森林 空气质量 异常检测
• 年，卷（期）: 2019,（17）
• 所属期刊栏目: 算法语言
• 页码范围: 38-40
• 页数: 3页
• 分类号: TP311.13
• 语种: 中文

摘要

随着人们生活水平的提高,环境污染问题也变得越来越严重,对空气质量数据进行有效分析,对改善环境具有重大的意义.然而,在空气质量数据检测的过程中,由于仪器故障或者人为原因等,会存在异常数据.因此,笔者使用孤立森林算法检测空气质量数据中的异常数据,来提高对空气质量分析研究的有效性,并以郑州市的空气质量历史数据为例进行异常检测分析.结果 表明,孤立森林算法可以准确地检测出异常数据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	肖伟洋		1	0	0.0	0.0