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基于GPS数据的震前短临异常检测
文献摘要：
随着GPS台站的普及,结合GPS数据进行时间序列数据异常检测已成为热门研究领域.针对现有方法普遍存在的主观性强、普适性差等问题,运用鞅理论,提出了一种基于GPS数据的震前短临异常检测算法(Anomaly Detection Algorithm based on GPS data,ADA).实验结果表明,ADA算法所检测到的GPS数据中,异常出现时间与地震发生时间存在显著相关,与时间序列异常检测中传统的kσ准则和主流的异常检测模型ARIMA、单类别支持向量机OCSVM以及基于两阶段聚类的异常检测算法TSOD相比,ADA算法能够更直观、准确地反映震前GPS数据中出现的异常,不易出现误报的情况.
文献关键词：
地震;短临异常;GPS;鞅理论
中图分类号：
作者姓名：
李南;林莉莉
作者机构：
福建农林大学 计算机与信息学院,福州350000
文献出处：
引用格式：
[1]李南;林莉莉-.基于GPS数据的震前短临异常检测)[J].智能计算机与应用,2022(07):59-68
A类：
TSOD
B类：
GPS,短临异常,台站,时间序列数据,数据异常检测,主观性,鞅理论,检测算法,Anomaly,Detection,Algorithm,data,ADA,发生时间,检测模型,ARIMA,别支,OCSVM,两阶段聚类,更直,误报
AB值：
0.355189
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