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摘要:
鉴于离群点引发的数据质量问题给电力应用造成的不良影响,对电力感知数据的特征进行了分析,并基于电力感知数据的时间特征和异常检测技术的易用性需求,提出一种电力感知数据的离群点检测方案.该方案由异常检测服务框架和离群点检测方法构成.异常检测服务框架借鉴Web服务的思想,基于大数据技术,能够支持电力感知数据的存储和计算,并且以服务的形式提供电力感知数据的异常检测能力.离群点检测方法是基于聚类算法和考虑时间属性的数据分段方法来检测电力感知数据中的离群点异常.通过实验验证了该方法的可行性和有效性,结果表明该方法能够有效识别具有时间相关性和连续性的电力感知数据中存在的离群点,且在数据规模增大时,具有良好的并行性和可扩展性.
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文献信息
篇名 一种电力感知数据的离群点检测方案
来源期刊 计算机技术与发展 学科 工学
关键词 电力感知数据 离群点检测 聚类 数据分类 服务
年,卷(期) 2020,(2) 所属期刊栏目 应用开发研究
研究方向 页码范围 153-158
页数 6页 分类号 TP399
字数 4886字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-629X.2020.02.030
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李寒 北方工业大学计算机学院 7 12 3.0 3.0
5 佟宁 大连交通大学软件学院 4 8 2.0 2.0
6 余斌 北方工业大学计算机学院 1 0 0.0 0.0
10 王鑫浩 北方工业大学计算机学院 1 0 0.0 0.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
电力感知数据
离群点检测
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数据分类
服务
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机技术与发展
月刊
1673-629X
61-1450/TP
大16开
西安市雁塔路南段99号
52-127
1991
chi
出版文献量(篇)
12927
总下载数(次)
40
总被引数(次)
111596
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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