2021五一赛C题：改进DBSCAN+LOF+GARCH-ARMA异常检测与风险预警

2021年五一赛C题，聚焦于"数据驱动的异常检测与预警"主题，主要探讨了企业风险量化问题。参赛者针对企业传感器数据的异常性、持续性和联动性进行了深入研究。以下是关键知识点的详细解读： 1. 异常性检测： - 使用改进的DBSCAN聚类算法对58号传感器的数据进行分析，筛选出异常时间段，如6:03:45、6:04:00和6:04:15。这种方法通过密集邻域的划分来识别离群点，提高了异常数据的检测精度。 2. 持续性量化： - 利用自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）来度量数据的时间序列模式，以此量化传感器数据的持续性，即数据变化的稳定性或不规则性。 3. 联动性评估： - 通过多元相关系数法来测量不同传感器间的关系，识别出风险性异常数据对应的传感器，包括4、10、13、14、17、19、23、34、39、46、58、60、83、84、87、90、92、95，这些数据被认为存在联动的异常现象。 4. 风险性异常数据量化： - 应用了局部离群因子（LOF）算法对风险性异常数据进行量化，将量化结果转化为百分制。例如，6:20:45和13:56:15的风险性得分分别为100和98，显示出这些时刻的风险较高。 5. 时间序列模型选择与预测： - 对于14号传感器的数据，参赛者采用了ARMA(3,3)模型，并结合GARCH(1,1)模型处理条件异方差问题。通过这些模型，预测了23:00:00到23:59:59时段的数值，并结合LOF算法评估风险等级。 6. 安全性评价： - 提出了加权FOL算法，通过熵权法确定风险性异常数据的权重，然后计算异常程度得分，最后减去该得分得到安全性评分。这有助于整体评估生产系统的安全性，最高风险时刻及其对应传感器编号也随之得出。 总结来说，本论文展示了参赛者如何利用数据驱动的方法，通过一系列复杂的技术手段，有效地检测和量化企业生产中的异常风险，为实时监控和预警提供了有力支持。这份作品不仅展示了数学建模的实际应用，也为其他企业在类似场景下进行风险管理和异常检测提供了有价值的参考案例。