5、机器学习在数据处理与土木工程中的应用

机器学习在数据处理与土木工程中的应用

1. 实时流数据异常检测

实时流数据的异常检测在众多领域都有着重要的应用价值。研究提出了一种基于深度神经网络（DNN）的流数据异常检测方法，该方法在不同类型的数据集上进行了测试和比较。
- 数据集表现
- 在复杂的高维数据集（如乳腺癌数据集）上，该方法优于其他两种方法；而在基础的低维数据集上，其他两种方法表现更好。
- Musk和Annthyroid数据集支持该方法，且Musk的特征比Annthyroid的实例更多。
- 在异常比例最大的胎儿监护和Musk数据集上，该模型的表现最佳。

数据集类型	建议方法表现	其他方法表现
复杂高维数据集（如乳腺癌）	优	差
基础低维数据集	差	优
胎儿监护和Musk数据集（异常比例大）	优	-

• 与行业标准方法比较
  在后续试验中，将该模型与行业标准的机器学习方法（如KNN、SVM和随机森林）进行了评估和比较。研究中的基于DNN的模型在