基于空间相邻关系的GML点对象离群检测算法

提出了一种基于空间相邻关系的点对象离群检测算法SAOD（Space Adjacent Relations Based GML Point Outlier Detection Algorithm）．利用空间相邻关系作为空间点对象的相似度度量准则,得到相似度矩阵,从而挖掘GML中的离群点对象．实验结果表明,SAOD算法能有效地检测GML中的离群点对象并且具有较高的效率．     

基于混沌系统的椭圆曲线密码算法研究

通过Chebyshev 多项式产生的伪随机数,简化了背包密码体制,同时将背包密码体制与椭圆曲线密码体制结合,产生了一种新型椭圆曲线密码算法,通过对该算法的分析,认为算法简单,安全性高,方案可行。     

基于分类和回归树决策树的网络大数据集离群点动态检测算法

针对大数据集中存在海量数据,当数据规模扩大到一定程度时,离散点检测处理效率受到限制的问题,提出了一种基于分类和回归树（CART）决策树的网络大数据集离群点动态检测算法。首先,划分大数据集异常数据标准,利用方差衡量数据离散程度,使用支持向量机建立异常数据样本关联规则矩阵,明确大数据集异常数据范围,并通过动态网格划分策略降低离群点检测计算量;然后,运用CART决策树方法在分支节点采取布尔检测,将待检测数据统一拟作连续数据,升序排列训练数据集,计算数据最高信息增益,剪枝决策树直到没有非叶子节点可被替换,得到离群点动态检测结果。仿真结果证明,本文算法离群点检测准确率高、检测耗时短,具备显著的计算优势,能为大数据集的可靠应用提供积极帮助。     

基于网格划分加权的分布式离群点检测算法

分布式计算被广泛应用于离群点检测问题,但分布式环境中节点计算性能的差异带来了数据计算性能的下降问题。针对面向大尺度高维数据离群点分布式计算的负载均衡问题,该文提出了一种加权分布式离群点检测方法。首先根据数据节点的计算性能确定数据节点的权值,然后将数据空间划分为若干个网格,最后设计了一种基于网格划分的加权分配算法WGBA,将这些网格分配到数据节点中,实现并行计算。实验验证了该方法的有效性。     

基于神经网络的大规模数据集离群点检测算法

针对传统方法在检测离群点时常因冗余数据的干扰而导致检测用时较长、检测准确率偏低的问题,设计了基于神经网络的大规模数据集离群点检测算法.采用核主成分分析方法对大规模数据集进行降维处理,去除其中存在的冗余数据,利用神经网络在误差函数的基础上实现对离群点的检测.结果表明：该算法的检测时间始终低于0.4 min,且检测准确率始终保持在90%以上,说明该算法能够快速、准确地检测大规模数据集中的离群点.     

基于DTW-LSTM的短期楼宇电力负荷预测方法

为了提高楼宇电力负荷预测精度,解决传统聚类算法楼宇用电曲线聚类效果差的问题,提出一种基于DTW-LSTM的楼宇短期电力负荷预测模型.采用DTW聚类算法对楼宇日用电曲线进行聚类与编码,分析楼宇用电行为.根据楼宇10天的日用电曲线编码,利用马尔科夫链对未来一天的用电曲线编码进行预测,得到用电曲线原型.将编码作为一个特征,结...     

基于萤火虫算法改进BP神经网络的电力用能行为预测方法

针对BP神经网络由于随机初始化权重和偏置导致对用电情况预测的误差偏大且容易陷入局部最优的问题,提出了一种利用萤火虫算法对BP神经网络的权重和偏置进行优化的电力用能行为预测方法.该方法基于用户不同时间段的用电量数据提取时间序列特征,并采用K-means聚类算法对用电行为类似的用户进行聚合及分析,从而建立电力负荷预测模型对每类用户的负荷加以预测.实验结果表明,基于萤火虫算法改进BP神经网络预测模型的均方根误差以及平均绝对误差百分比均低于BP神经网络模型,能够合理地对电力用能行为进行预测.