基于滑动窗口和ARMA的Argo剖面数据异常检测算法

来源：计算机工程与应用杂志2018年第19期北京时间：

作者：罗一迪，蒋 华，王慧娇，王 鑫

单位：桂林电子科技大学 计算机与信息安全学院，广西 桂林 541004

摘要：针对由于Argo浮标的随机性和抛弃性而导致难以保证剖面数据质量的问题，根据滑动窗口（Sliding Window，SW）与自回归移动平均（AutoRegressive Moving Average，ARMA）模型的特点，提出了一种基于滑动窗口和ARMA的Argo剖面异常检测算法。利用滑动窗口将Argo剖面时间序列进行划分，再通过建立ARMA模型获取剖面的预测值，然后确定置信区间，最后通过判断观测数据是否在置信区间内实现异常检测。通过全球Argo浮标剖面数据进行实验，在滑动窗口宽度10~20，置信度在80%~90%时，敏感度可以达到85%以上，且准确度在99%以上。

关键词：Argo浮标,滑动窗口,自回归移动平均模型,异常检测