基于孤立森林的取水数据异常值检测

徐浩; 刘怀利; 瞿暄

doi:10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20240287

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基于孤立森林的取水数据异常值检测

更新时间：2026-02-25

- 基于孤立森林的取水数据异常值检测
- Issue 9, Pages: 29-32+59(2024)
- 作者机构：
  
  (水利部淮河水利委员会)水利科学研究院,安徽省
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20240287
  CLC： TU991.62;TP18
- Published：2024
- 稿件说明：
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徐浩, 刘怀利, 瞿暄. 基于孤立森林的取水数据异常值检测[J]. 2024, (9): 29-32+59.
DOI：

徐浩, 刘怀利, 瞿暄. 基于孤立森林的取水数据异常值检测[J]. 2024, (9): 29-32+59. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2024.20240287.

摘要

为快速准确地检测出供水企业取水量数据的异常值，提出了基于孤立森林的无监督学习算法，以安徽省水资源取水监测平台提供的A～D四个供水企业取水量数据为例，并通过试验将其与传统箱线图法和有监督学习的k近邻算法进行比较。结果表明，基于孤立森林的无监督学习算法因其独特的树状结构，使其在进行点异常值检测时平均F

、A

AUC

值分别达到0.963 0、0.998 0

较k近邻算法分别高约56.40%、22.47%

较箱线图法分别高约18.92%、9.70%。虽然模拟区间异常取水行为时，基于孤立森林的无监督学习算法性能有所下降，但稳定性仍优于k近邻算法和箱线图法，这表明在异常数据类型检测方面基于孤立森林的无监督学习算法具有一定优越性。

Abstract

关键词

Keywords

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