数据驱动异常检测与预警：Kσ模型与时间序列分析

"2021年五一赛C题数据驱动的异常检测与预警_一等奖_矿业大学.pdf"，这份资源是一篇2021年五一数学建模竞赛的一等奖论文，由矿业大学提交，详细探讨了数据驱动的异常检测与预警技术。论文包含了对异常数据的查找、评分方法以及时间序列预测模型的构建。 文章首先介绍了问题的背景，强调了生产安全对于企业的重要性，提出了数据驱动的异常检测与预警在保障生产安全中的关键作用。接着，论文详细阐述了以下几个方面： 1. 针对问题一，论文采用了分段合并和标准化的数据预处理方法，结合EGADS系统对非风险性异常进行检测。通过建立插件和标准化残差分析，利用偏差度选择阈值，确定K=1，从而识别出标准化后的非风险性异常值。 2. 对于问题二，论文建立了Kσ偏差加权的Topsis模型，改进了传统模型忽视指标权重的缺点。通过熵权法计算各传感器的权重，重新定义欧氏距离，找出具体异常值并转化为百分制。表5-3展示了数据结果和异常编号。 3. 在问题三中，论文分别处理可以直接预测的数组和需要建立时间序列模型的数组。指数平滑法和ARIMA模型被用来对未来数值进行预测。ARIMA模型通过SPSS进行拟合，并预测了四个时间段的数值，同时确定了异常值的编号和得分，具体结果在表5-8中呈现。 4. 针对问题四，论文构建了主成分分析加权模型，与熵权加权模型对比，通过变化率检验原模型的效能。由于安全性和异常值评分规则相反，所以采用了倒扣逆变换法调整得分，最终结果显示原模型具有较好的效果，安全性评分见表5-10。 整个研究过程中，论文运用了统计学和数据分析方法，如Kσ偏差、Topsis模型、熵权法、指数平滑法和ARIMA模型，这些方法在异常检测和预警系统中有广泛应用，对提升系统的监控能力具有重要意义。这份一等奖论文不仅提供了理论分析，还附带了完整的30页内容和代码，是数据驱动异常检测领域的一个实用案例。