机器学习在智慧城市环境检测中的实时处理

本研究聚焦于一种基于增量式树构建方法的孤立森林(isolation forest,iForest)算法,用于检测智慧城市环境监测数据中的异常值。首先,对智慧城市环境监测框架及数据处理流程进行分析。其次,基于增量式树构建方法对iForest算法进行实时性优化,使算法能够高效处理大规模数据。最后,利用美国环境保护署空气质量系统提供的一氧化碳(CO)数据集对提出的方法进行实验验证。结果表明,该算法在CO数据异常值检测方面表现出了较高的准确性和召回率,同时取得了良好的平衡性,证明了其在实践中的有效性和可靠性。