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基于Pearson-LOF算法的梯联网数据采集端异常帧检测
文献摘要：
针对梯联网采集数据中可能出现的异常帧,提出一种基于Pearson-LOF算法的异常帧检测方法,有利于为电梯状态监控和数据分析提供可靠的数据支撑.首先,分析各电梯运行特征间的Pearson相关系数,将存在强相关性的特征相除,将得到的最大比例系数作为一个电梯运行特征.然后,使用局部异常因子(LOF)算法实现对异常帧的检测.实验结果表明,Pearson-LOF算法具有较高的检测准确率和较低的误检率,能有效解决设备运行特征间存在强关联性的多维数据采集中异常帧检测问题.
文献关键词：
电梯数据采集;异常帧检测;LOF;Pearson相关系数
中图分类号：
作者姓名：
石玉亮;王呈
作者机构：
江南大学物联网工程学院,江苏无锡214122
文献出处：
引用格式：
[1]石玉亮;王呈-.基于Pearson-LOF算法的梯联网数据采集端异常帧检测)[J].控制工程,2022(08):1457-1463
A类：
异常帧检测,电梯数据采集
B类：
LOF,采集数据,梯状,状态监控,电梯运行,运行特征,强相关性,相除,大比例,比例系数,局部异常因子,算法实现,检测准确率,误检率,设备运行,多维数据,检测问题
AB值：
0.277034
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