47、异常检测与可再生能源系统优化：技术与应用

异常检测与可再生能源系统优化：技术与应用

1. 异常检测技术综述

1.1 不同异常检测技术对比

异常检测在众多领域都有着重要的应用，以下是几种常见异常检测技术的详细对比：
| 参考人员 | 使用技术 | 优点 | 缺点 | 使用数据集 | 准确率 |
| — | — | — | — | — | — |
| Raihan Ul Islam1 等 | 基于信念规则的关联规则（BRBAR） | 可用于灾害管理、监控和环境监测等多个应用领域 | 选择基准数据需要更多研究 | 孟加拉国吉大港的温度和降雨传感器数据集 | 99%（针对降雨和温度数据） |
| Joshi 等 | 机器学习和深度学习技术 | 采用朴素贝叶斯方法时准确率最高 | 未考虑某些技术 | 2020 信号处理杯图像数据集 | 92.079% |
| Kurniawan 等 | Weka 开放工具 | 利用功耗、电池温度和网络流量进行安卓系统的异常检测 | 考虑的参数较少 | 安卓应用程序（来自安卓恶意软件基因组项目的恶意软件样本） | 85.6% |
| Salman 等 | 线性回归、随机森林算法 | 能够检测并分类不同攻击，适用于多云环境 | 无法对某些攻击进行分类 | UNSW 数据集 | 99%（检测）和 93.6%（分类） |

1.2 异常检测技术的应用场景

不同的异常检测技术适用于不同的场景，例如：
- BRBAR ：由于其通用性，在灾害管理中可以对各种传感器数据进行异常检测，帮助及时发现灾害隐患；在环境监测方面，可以实时监测环境参数的异常变化。
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