| 环境监测系统中异常数据的识别和修复方法 |
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| 引用本文： | 陆秋琴,魏巍,黄光球.环境监测系统中异常数据的识别和修复方法[J].安全与环境学报,2021,21(3):1300-1310. |
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| 作者姓名： | 陆秋琴 魏巍 黄光球 |
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| 作者单位： | 西安建筑科技大学管理学院,西安710055 |
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| 摘 要： | 为准确掌握企业大气监测数据的变化规律,得到完整的、接近真实的大气环境监测数据,提出一种组合异常数据检测算法(SWDS-LOF)以检测异常值,并利用多项式拟合的方法对异常数据进行修正.针对修正后数据不完整的情况提出多变量季节性时间序列模型(SARIMA),对随季节性变化趋势较明显的大气监测数据缺失值进行恢复,并建立高度相关的污染物传感器组之间的SARIMA模型,利用高度相关污染物之间的关系,通过完整监测数据恢复缺失部分数据,最终得到完整准确的监测数据.以某汽车公司的监测数据为例进行实证分析并验证所提算法和所建模型,结果显示SWDS-LOF算法与SARIMA模型检测并修正了 97％的异常数据,缺失数据段的数据全部恢复,且恢复精度达到94.60％,表明对于大气监测数据,该算法及模型具有较高的精度,可为大气监测数据的完整性及可靠性提供有效技术支持.
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| 关 键 词： | 环境工程学 大气环境 监测数据 故障树 SWDS-LOF算法 多项式拟合 SARIMA模型 |
Method for identifying and repairing the abnormal data in the environmen-tal monitoring system |
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| LU Qiu-qin,WEI Wei,HUANG Guang-qiu.Method for identifying and repairing the abnormal data in the environmen-tal monitoring system[J].Journal of Safety and Environment,2021,21(3):1300-1310. |
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| Authors: | LU Qiu-qin WEI Wei HUANG Guang-qiu |
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