环境传感器的采集数据流中连续异常检测的抽样GPR方法技术

环境传感器的采集数据流中连续异常检测的抽样GPR方法，属于环境传感器的数据监测技术领域。本发明专利技术是为了解决传统的环境传感器数据流异常检测中由于数据计算量大，不能实时的进行异常检测的问题。它基于预测模型的方法，通过历史数据建立预测模型，得到当前数据的均值和置信区间，将当前数据值与置信区间比较，如果超出区间，则认为其为异常数据，这种方法只需要较少的历史数据，算法执行效率增加，且输入的训练数据不要求具有分类标签，能够根据实时到达的数据自适应地检测异常情况，适应于环境传感器的实时异常检测要求。本发明专利技术用于环境传感器的采集数据流中连续异常数据检测。

【技术实现步骤摘要】

【技术保护点】
一种环境传感器的采集数据流中连续异常检测的抽样GPR方法，其特征在于，它包括以下步骤：步骤一：设定环境传感器传感数据的滑动窗口尺寸为N，并设定抽样比为B:1，将滑动窗口中数据流前N*B个数据作为离线数据进行抽样，获得的N*B个数据作为初始的预测窗口数据，并根据初始的预测窗口数据形成预测窗口DT；步骤二：将环境传感器传感数据流中与当前时刻相邻的下一时刻数据元素索引作为预测窗口DT的输入值，预测窗口DT输出环境传感器传感数据流中下一时刻数据元素的预测均值，并获得与该预测均值对应的方差；步骤三：根据预测窗口DT输出的下一时刻数据元素的预测均值和对应的方差确定所述下一时刻数据元素正常时应落入的95%的置信区间；步骤四：当所述下一时刻数据元素到达时，将其与所述置信区间确定的范围进行比较，若超出置信区间确定的范围，则视该数据元素为异常数据，存储该异常数据及其索引，并返回步骤二；否则执行步骤五；步骤五：利用UBCS算法确定所述下一时刻数据元素是否加入预测窗口DT，若加入，则将该下一时刻数据元素存储在预测窗口DT内，并删除预测窗口DT内最小索引对应的数据元素，完成预测窗口DT的更新，再返回步骤二循环执行直至传感数据流结束，然后执行步骤六；否则直接返回步骤二循环执行直至传感数据流结束，然后执行步骤六；步骤六：输出步骤四中判断获得的所有异常数据，实现环境传感器的采集数据流中连续异常数据的检测。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：刘大同，彭宇，庞景月，罗清华，彭喜元，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学，
类型：发明
国别省市：