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图记忆诱导的大气排污时序数据异常检测算法
被引量：
1
1
作者
宋文燏
周海波
+2 位作者
吴宗培
李海员
袁玉波
《华东理工大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第3期341-350,共10页
大幅降低环境污染是国家“碳中和”和“碳达峰”战略的核心目标,降低大气排污是其关键。如何有效评估有关企业的污染排放数据质量是一个技术难题。本文以时间序列异常数据检测技术为基础,提出了图记忆诱导的大气排污时序数据异常检测算...
大幅降低环境污染是国家“碳中和”和“碳达峰”战略的核心目标,降低大气排污是其关键。如何有效评估有关企业的污染排放数据质量是一个技术难题。本文以时间序列异常数据检测技术为基础,提出了图记忆诱导的大气排污时序数据异常检测算法(IMI-TSA);给出了异常时间序列的数学定义,将图记忆方法用于对时间序列的编码,建立了基于图结构特征的序列数据记忆模式,并利用样本间的特征与类别的关联性通过记忆来获得无标签样本的类别,同时利用有标签样本与无标签样本构建图记忆网络实现了时间序列异常检测任务;在生态环保领域采集了8个代表企业的大气排污数据,完成了相应异常检测。实验结果表明IMI-TSA算法准确率均达到了80%以上,该算法可用于构建大气排污数据监管平台。
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关键词
数据质量
异常检测
图记忆
时间序列
大气排污
生态环保
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职称材料
题名
图记忆诱导的大气排污时序数据异常检测算法
被引量：
1
1
作者
宋文燏
周海波
吴宗培
李海员
袁玉波
机构
华东理工大学信息科学与工程学院
河北新禾科技有限公司
出处
《华东理工大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第3期341-350,共10页
基金
上海市工程技术中心项目(18DZ2252300)。
文摘
大幅降低环境污染是国家“碳中和”和“碳达峰”战略的核心目标,降低大气排污是其关键。如何有效评估有关企业的污染排放数据质量是一个技术难题。本文以时间序列异常数据检测技术为基础,提出了图记忆诱导的大气排污时序数据异常检测算法(IMI-TSA);给出了异常时间序列的数学定义,将图记忆方法用于对时间序列的编码,建立了基于图结构特征的序列数据记忆模式,并利用样本间的特征与类别的关联性通过记忆来获得无标签样本的类别,同时利用有标签样本与无标签样本构建图记忆网络实现了时间序列异常检测任务;在生态环保领域采集了8个代表企业的大气排污数据,完成了相应异常检测。实验结果表明IMI-TSA算法准确率均达到了80%以上,该算法可用于构建大气排污数据监管平台。
关键词
数据质量
异常检测
图记忆
时间序列
大气排污
生态环保
Keywords
data quality
anomaly detection
image memory
time-series
atmospheric pollutant emission
ecological environment protection
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
图记忆诱导的大气排污时序数据异常检测算法
宋文燏
周海波
吴宗培
李海员
袁玉波
《华东理工大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2023
1
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