一种用于轨道平顺性评估的异常数据识别方法

摘要

本发明公开了一种用于轨道平顺性评估的异常数据识别方法，包括如下步骤：获取轨道监测指标数据，按照设定的轨道长度对监测指标数据进行切分，形成数据集；对数据集进行预处理后，采用孤立森林算法构建L个隔离树，然后应用系统抽样的方法将L个隔离树分为n组，构建n个子森林异常检测器；生成基森林异常检测器；通过基森林异常检测器，对每个到达滑动窗口中的数据进行异常判断，对数据集进行更新，得到更新数据集；基于更新数据集计算每个子森林异常检测器与基森林异常检测器的异常率差值，组成新的基森林异常检测器，通过新的基森林异常检测器对数据集进行异常数据识别。