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基于Transformer-Isolation Forest的地壳形变异常提取
1
作者
王雪鉴
王毅恒
+4 位作者
孙新坡
柳川
加明
赵超
杨超
《计算机科学》
北大核心
2025年第S1期724-729,共6页
GPS地壳变形监测在地震前兆研究中起着至关重要的作用。随着观测数据的积累,传统数据处理方法在大数据处理方面面临挑战。文中提出了一种基于Transformer网络和重构误差训练策略的算法。该算法通过训练Transformer网络学习无地震时的GP...
GPS地壳变形监测在地震前兆研究中起着至关重要的作用。随着观测数据的积累,传统数据处理方法在大数据处理方面面临挑战。文中提出了一种基于Transformer网络和重构误差训练策略的算法。该算法通过训练Transformer网络学习无地震时的GPS地壳位移数据,输出正常数据,并将异常时的地震GPS地壳位移数据重构误差输入到Isolation Forest异常检测算法模型中来判别是否是地震异常前兆。从GPS地壳变形数据中提取了2个Mw>5的地震事件前异常,获得了比以往研究更全面且普遍的异常数据现象。统计分析显示,相同地区的观测站在2次地震前的GPS地壳变形数据中存在相似的异常现象,表明相同地区存在相似的地壳形变积累和释放模式。这些发现,强调了通过理解地震机制来提高地震预测和防范的必要性。
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关键词
地壳形变
异常提取
TRANSFORMER
全球定位系统
isolation
forest
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职称材料
基于节点评估与最大类间方差的孤立森林异常值检测
被引量：
1
2
作者
严爱军
和世潇
汤健
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第10期1188-1197,共10页
针对孤立森林(isolation forest, iForest)无法有效检测局部异常值且异常值分数阈值难以精确设定的问题,提出一种基于节点评估(node evaluation, NE)与最大类间方差(Otsu)的iForest异常值检测方法。首先,在样本评估过程中将节点深度与...
针对孤立森林(isolation forest, iForest)无法有效检测局部异常值且异常值分数阈值难以精确设定的问题,提出一种基于节点评估(node evaluation, NE)与最大类间方差(Otsu)的iForest异常值检测方法。首先,在样本评估过程中将节点深度与相对质量同时引入评分机制,使算法对全局和局部异常值敏感;然后,为了准确设定分数阈值,采用Otsu自适应设定异常值分数阈值;最后,在不同数据集上验证所提方法的有效性。实验结果表明,该方法可以有效兼顾全局和局部异常值的检测,提高iForest检测异常值的准确性。
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关键词
孤立森林(
isolation
forest
i
forest
)
异常值检测
最大类间方差(Otsu)
节点评估(node
evaluation
NE)
分数阈值
节点深度
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职称材料
异常数据识别与修复机制在区域供水预测方案中的应用
被引量：
4
3
作者
张凯
崔光亮
《水电能源科学》
北大核心
2021年第7期53-56,64,共5页
为进一步提升区域供水预测模型的准确度与泛化能力,从应用场景分析、数据预处理、特征选取等角度,建立循环神经网络并引入数据异常识别和修复机制,在数据处理过程中对基于K-means聚类和Isolation Forest的异常点检测进行比较,并依据时...
为进一步提升区域供水预测模型的准确度与泛化能力,从应用场景分析、数据预处理、特征选取等角度,建立循环神经网络并引入数据异常识别和修复机制,在数据处理过程中对基于K-means聚类和Isolation Forest的异常点检测进行比较,并依据时间序列特性,提出区别近邻均值的时序均值修复方法。深度学习框架下,采用LSTM学习算法,以拟合效果、泛化损失作为评估指标,针对区域供水进行小时级预测。分析结果表明,数据异常识别和修复的预处理机制的引入,使得区域供水预测模型拟合及泛化能力进一步提升,且方法可行、有效。
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关键词
异常识别
数据修复
时间序列
K-MEANS
isolation
forest
LSTM
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职称材料
题名
基于Transformer-Isolation Forest的地壳形变异常提取
1
作者
王雪鉴
王毅恒
孙新坡
柳川
加明
赵超
杨超
机构
桥梁无损检测与工程计算四川省高校重点实验室
四川轻化工大学土木工程学院
四川轻化工大学计算机科学与工程学院
西昌学院
出处
《计算机科学》
北大核心
2025年第S1期724-729,共6页
基金
国家自然科学基金面上项目(41472325)
桥梁无损检测与工程计算四川省高校重点实验室基金(2022QYY02,2023QYJ02)。
文摘
GPS地壳变形监测在地震前兆研究中起着至关重要的作用。随着观测数据的积累,传统数据处理方法在大数据处理方面面临挑战。文中提出了一种基于Transformer网络和重构误差训练策略的算法。该算法通过训练Transformer网络学习无地震时的GPS地壳位移数据,输出正常数据,并将异常时的地震GPS地壳位移数据重构误差输入到Isolation Forest异常检测算法模型中来判别是否是地震异常前兆。从GPS地壳变形数据中提取了2个Mw>5的地震事件前异常,获得了比以往研究更全面且普遍的异常数据现象。统计分析显示,相同地区的观测站在2次地震前的GPS地壳变形数据中存在相似的异常现象,表明相同地区存在相似的地壳形变积累和释放模式。这些发现,强调了通过理解地震机制来提高地震预测和防范的必要性。
关键词
地壳形变
异常提取
TRANSFORMER
全球定位系统
isolation
forest
Keywords
Crustal deformation
Anomaly extraction
Transformer
Global positioning system
isolation forest
分类号
P315 [天文地球—地震学]
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职称材料
题名
基于节点评估与最大类间方差的孤立森林异常值检测
被引量：
1
2
作者
严爱军
和世潇
汤健
机构
北京工业大学信息学部
数字社区教育部工程研究中心
城市轨道交通北京实验室
出处
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第10期1188-1197,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(62073006)
北京市自然科学基金资助项目(4212032)。
文摘
针对孤立森林(isolation forest, iForest)无法有效检测局部异常值且异常值分数阈值难以精确设定的问题,提出一种基于节点评估(node evaluation, NE)与最大类间方差(Otsu)的iForest异常值检测方法。首先,在样本评估过程中将节点深度与相对质量同时引入评分机制,使算法对全局和局部异常值敏感;然后,为了准确设定分数阈值,采用Otsu自适应设定异常值分数阈值;最后,在不同数据集上验证所提方法的有效性。实验结果表明,该方法可以有效兼顾全局和局部异常值的检测,提高iForest检测异常值的准确性。
关键词
孤立森林(
isolation
forest
i
forest
)
异常值检测
最大类间方差(Otsu)
节点评估(node
evaluation
NE)
分数阈值
节点深度
Keywords
isolation forest
(i
forest
)
outlier detection
maximum between-class variance(Otsu)
node evaluation(NE)
score threshold
node depth
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
异常数据识别与修复机制在区域供水预测方案中的应用
被引量：
4
3
作者
张凯
崔光亮
机构
上海威派格智慧水务股份有限公司
出处
《水电能源科学》
北大核心
2021年第7期53-56,64,共5页
基金
国家水体污染控制与治理科技重大专项(2017ZX07108-002-06)。
文摘
为进一步提升区域供水预测模型的准确度与泛化能力,从应用场景分析、数据预处理、特征选取等角度,建立循环神经网络并引入数据异常识别和修复机制,在数据处理过程中对基于K-means聚类和Isolation Forest的异常点检测进行比较,并依据时间序列特性,提出区别近邻均值的时序均值修复方法。深度学习框架下,采用LSTM学习算法,以拟合效果、泛化损失作为评估指标,针对区域供水进行小时级预测。分析结果表明,数据异常识别和修复的预处理机制的引入,使得区域供水预测模型拟合及泛化能力进一步提升,且方法可行、有效。
关键词
异常识别
数据修复
时间序列
K-MEANS
isolation
forest
LSTM
Keywords
abnormal recognition
data recovery
time series
K-means
isolation forest
LSTM
分类号
TP305 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Transformer-Isolation Forest的地壳形变异常提取
王雪鉴
王毅恒
孙新坡
柳川
加明
赵超
杨超
《计算机科学》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于节点评估与最大类间方差的孤立森林异常值检测
严爱军
和世潇
汤健
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
异常数据识别与修复机制在区域供水预测方案中的应用
张凯
崔光亮
《水电能源科学》
北大核心
2021
4
在线阅读
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职称材料
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