基于KPCA-IF-WRF模型的多源VOCs数据清洗方法研究

为了解决多源挥发性有机物(Volatile Organic Compounds, VOCs)数据存在数据维度高、数据关系复杂、数据存在异常的问题，建立了基于核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis, KPCA)、孤立森林(Isolated Forest, IF)、加权随机森林(Weighted Random Forest, WRF)混合方法的VOCs数据清洗模型。首先对研究区域进行网格划分，建立了基于KPCA-IF的VOCs降维异常数据识别模型，通过KPCA方法对多源混合VOCs数据降维，使用IF算法识别异常数据并进行剔除。然后设计了基于WRF的VOCs数据补偿算法，对降维与异常识别后的数据集进行缺失值回归填补。最后，以西安市为例，选取空气质量数据、气象数据等多源VOCs数据进行数据清洗。结果表明，该混合模型可有效对多源VOCs数据降维，进行数据清洗的平均绝对误差为5.08、均方根误差为10.24、中值绝对误差为3.54,均优于对比模型，证明了KPCA-IF-WRF混合模型的鲁棒性更强、精确度更高，具有科学性和可行性。