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作者：肖于思;马翔宇;张燎军;
单位：河海大学水利水电学院;宿迁市港航事业发展中心;
摘要：针对孤立森林算法固定阈值导致复杂工况下检测准确度降低的问题，提出一种基于奇异谱分析(SSA)与改进孤立森林(KMIF)的船闸人字门监测数据异常检测方法。利用SSA对监测数据进行分解与重构，分离趋势项和噪声项；引入K-Means++改进孤立森林算法(IF),动态设定不同监测数据集的异常阈值；将噪声项输入改进的孤立森林算法进行训练并检测异常值。以江苏船闸工程下闸首人字门的多测点应力、振动数据为对象进行实例验证。结果表明，提出的奇异谱分析-改进孤立森林方法(SSA-KMIF)在误检率、查准率、查全率和准确率指标上表现优异，具有较高准确性和灵活性，可为船闸人字门健康监测提供可靠技术支撑。
关键词：奇异谱分析;;孤立森林;;K-Means++;;异常检测;;人字门健康监测
基金资助：江苏省交通运输科技项目(2020QD28)
