granger Z-score问题

本文探讨了在数据分析中使用Z-Score标准化的重要性,并指出直接应用老师提到的概念时,应进行深入调研和实践验证。通过参考REST-GCA_readme_v1.8文档,了解如何正确计算和应用Z-Score,避免误解导致的技术错误。

老师说过Z-score

今天才发现,不是把granger指数算出来,然后将15个granger指数 分别减去平均值然后除以标准方差

 看来老师说过的话还是自己要调研一下,再运用啊啊啊啊,吃大亏了!!!!!

具体的方法可以见REST-GCA_readme_v1.8

 

转载于:https://www.cnblogs.com/pangairu/p/4531887.html

2021年五一数学建模竞赛C题深度解决方案 问题1:非风险性与风险性异常判定模型 方法改进与实施步骤: 数据预处理与特征工程 数据清洗:使用小波变换去除高频噪声,插值处理缺失值。 多维特征提取: 统计特征:滑动窗口(5分钟)内的均值、方差、偏度、峰度。 时序特征:自相关系数(ACF)、趋势斜率(线性回归拟合)。 频域特征:快速傅里叶变换(FFT)提取主频能量占比。 非风险性异常检测 偶发性波动:采用孤立森林(Isolation Forest)检测残差项的离群点,设置动态阈值(如前1%分位数)。 规律性波动: 使用STL分解提取季节项,通过Lomb-Scargle周期图验证周期性(如每小时/每日周期)。 若波动与周期模式匹配,判定为非风险。 独立性检验: 构建传感器关系网络,基于动态时间规整(DTW)计算两两相似性,定义关联权重。 若某传感器异常时,其邻居节点无显著异常(通过卡方检验),则判定为独立异常。 风险性异常判定 持续性分析: 定义马尔可夫链状态转移模型,计算连续异常状态的转移概率。 若窗口内连续异常概率超过阈值(如95%置信区间),判定为持续性风险。 联动性分析: 采用格兰杰因果检验识别传感器间的因果关系。 结合社区发现算法(如Louvain)检测同步异常簇,若簇内传感器数≥3且因果关系显著,判定为联动风险。 问题2:异常程度量评价模型 模型构建与优: 多维度评分指标 波动强度(40%):归一Z-score绝对值,反映偏离基准的程度。 持续时间(30%):连续异常时间占窗口长度的比例(对数变换增强区分度)。 联动影响(30%): 广度:异常传感器数量(标准为[0,1])。 深度:异常传感器在网络中的PageRank值(衡量节点重要性)。 非线性评分模型 采用随机森林回归模型,输入上述特征,输出0-100分异常评分。 特征重要性分析:通过Gini指数确定权重,避免人为赋权偏差。 结果展示与验证 Top 5异常时刻示例: 排名 第一高分 第二高分 第三高分 第四高分 第五高分 异常程度得分 95 90 88 85 82 异常时刻 08:15:23 14:30:47 17:10:05 09:55:12 20:45:38 异常传感器 S05, S12 S08, S03 S22, S09 S1
04-16
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