《表7 孤立森林算法调参过程》

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《基于大数据分析的供热二次管网异常监测的算法比较》

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接下来使用孤立森林算法筛选出异常点。图7至图9是供水温度、回水温度及瞬时流量的分布情况，从图中看出这三个变量基本符合高斯分布，异常点占少数且在空间的分布应该是环绕在正常点周围，因此使用孤立森林算法将异常点筛选出来是可行的。孤立森林算法需要调contamination，n＿estimators，max＿samples和random＿state四个参数，调参方法是固定其他参数，依次调参contamination，n＿estimators，max＿samples和random＿state，调参过程如表7所示。