基于向量升维的农情异常数据实时检测方法

作者:赵刚; 饶元*; 王文; 姜敏; 江朝晖
来源:安徽农业大学学报, 2021, 48(02): 304-311.
DOI:10.13610/j.cnki.1672-352x.20210510.003

摘要

为提高农业物联网的数据感知质量,提出了基于向量升维的异常农情数据实时检测方法。首先采用滑动窗口机制将标准化后的时序农情数据转换为观测向量,接着将相邻向量元素差值之和作为新向量元素对观测向量进行升维,最后构建了异常数据实时检测框架。采用畜禽养殖物联网环境数据进行实验,开展滑动窗口大小取值、分类模型的异常数据检测性能与敏感性分析。结果表明,滑动窗口大小取2为宜,提出的向量升维方法能够有效提升分类模型的异常数据检测能力,且线性核支持向量机具有较优的异常数据检测性能和计算耗时,其检测效果与数据波动性和采样间隔负相关、与异常值偏离幅度正相关。

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