数据缺失约束下电力通信网全链路异常二分递归分割检测

摘要

针对在缺失数据环境下电力通信网全链路异常数据检测存在检出异常数据误差大的问题,提出一种数据缺失约束下电力通信网全链路异常二分递归分割检测方法。采用滑动平均法和非线性回归分析算法平滑处理与缺失值补全处理数据,设计对应链路的单独子模型,获取数据特征向量,引入二分递归分割技术,划分全链路数据为正常数据子集与异常数据子集,实现全链路异常检测。实验数据显示:所提出方法获得的检出异常数据占比数值与实际数值最大误差仅为2.53%,全部异常数据检出耗时最小值为2 s,充分证实了提出方法异常检测效果较佳。

关键词

全链路数据 / 电力通信网 / 异常数据 / 决策树算法 / 异常检测 / 滑动平均法