无监督学习下移动电费收缴数据异常波动辨识

移动电费收缴系统数据存在差异特征量,易出现异常波动,提出无监督学习下移动电费收缴数据异常波动辨识研究。无监督学习环境下,构建数据采集模型,对采集的系统数据进行统计分析和自相关特征匹配处理,通过分析采集数据的差异性特征量,结合线性拟合和多元参数融合方法,融合调度差异性特征量,调度关联规则特征集,提取系统数据异常波动谱特征量,建立波动振荡分析模型,结合状态参数监测,实现移动电费收缴系统数据异常波动辨识。实验结果表明,对移动电费收缴系统数据异常波动辨识的准确性较高,波动特征量提取精度较好,提高了移动电费收缴的异常监测能力。