Sammanfattning av denna webbsida: Anomaly detection har använts i många olika forsknings- och tillämpningsområden, såsom upptäckt av intrång i nätverk, upptäckt av försäkrings-/kreditkortsbedrägerier, informatik inom hälso- och sjukvården, upptäckt av industriella skador, bildbehandling och upptäckt av nya ämnen i textbrytning. I detta dokument fokuserar vi på fjärrhantering av anläggningar som identifierar onormala händelser i byggnader genom att upptäcka avvikelser i uppgifter om byggnaders elförbrukning. Vi undersökte fem modeller inom elförbrukningsdata från olika skolor för att upptäcka avvikelser i data. Dessutom föreslog vi en hybridmodell som kombinerar polynom regression och Gaussian distribution, som upptäcker avvikelser i data med 0 falskt negativa och en genomsnittlig precision högre än 91%. Baserat på den föreslagna modellen har vi utvecklat ett system för upptäckt och visualisering av data för ett fastighetsförvaltningsföretag för att upptäcka och visualisera avvikelser i uppgifter om elförbrukningen i skolan. Systemet testas och utvärderas av fastighetsskötare. Enligt utvärderingen, vårt system har förbättrat effektiviteten av anläggningar chefer för att identifiera avvikelser i data.
Cui och Wang REF föreslog en hybridmodell som kombinerar polynom regression och Gaussian distribution för att upptäcka avvikelser i elförbrukningsdata från olika skolor.
A New Anomaly Detection System for School Electricity Consumption Data
{'venue': 'Information', 'journal': 'Information', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}