一种基于自适应加权多模态数据的无监督太阳辐照度异常检测方法

一种基于自适应加权多模态数据的无监督太阳辐照度异常检测方法，属于工业数据处理技术领域。为提高太阳辐照度质量控制技术的精度，本发明构建基于特征加权孤立森林的异常度得分模型，利用多模态数据集计算孤立森林树的太阳辐照度数据质量控制的异常分数，再通过计算异常分数的核密度，进行异常值界限分割，得到基于特征加权孤立森林异常度得分模型的异常值分类结果；综合异常值分类结果和不同质量控制参数组合下的太阳辐照度分类结果，计算F1‑score，通过寻找最大化F1‑score的参数组合确定适用于质量控制经验公式的最佳质量控制参数集。本发明实现太阳辐照度数据的异常检测。