基于DBN-OCSVM的空气质量数据异常检测模型

    公开(公告)号:CN116861232A

    公开(公告)日:2023-10-10

    申请号:CN202310660616.0

    申请日:2023-06-06

    Applicant: 安徽大学

    Abstract: 本发明公开了基于DBN‑OCSVM的空气质量数据异常检测模型,包括数据处理阶段、数据异常检测阶段、模型分析阶段;所述数据处理系阶段包括数据的预处理、特征分析以及回归模型分析数据并计算数据影响因子的相关性关系;所述数据异常检测包括数据的整理分析、将提取的时空特征输入到DBN神经网络中,进行监督学习,作为分类器使用;所述模型分析阶段主要包括:首先进行了基于OCSVM高维异常检测,通过运用分类混淆矩阵(Confusion Matrix)来分析其结果。本发明新型涉及空气检测技术领域,具体为具体为基于DBN‑OCSVM的空气质量数据异常检测模型。

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