论文摘要
提高数据的完备与真实性是水资源监控能力建设的关键。针对国家水资源监控能力建设项目实施以来其监测数据呈现出的异常特征,按照"先粗筛后精选"逻辑,并考虑取用水季节性周期波动的特点,提出采用拉依达准则-模态分解-傅里叶残差修正的水监测数据异常值识别方法,并根据粒子群优化最小二乘支持向量机模型实现对异常数据的重构恢复。通过对企业取用水数据的实例分析,结果表明分段式拉依达准则在其监测异常数据的粗筛中具有较好的适用性,利用傅里叶修正集合模态分解的监测数据序列可取得更佳的拟合效果,从而达到异常数据精选的目的;而粒子群优化最小二乘支持向量机模型对异常数据重构恢复的可信度高于普通最小二乘支持向量机及传统曲线拟合数据重构方法,即该类取用水监测异常数据重构方法可有助于进一步推进其监测数据对实际水资源状态的客观反映。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 杨瑛娟,张峰,薛惠锋
关键词: 异常数据,水资源,模态分解,傅里叶函数,粒子群
来源: 运筹与管理 2019年02期
年度: 2019
分类: 基础科学,工程科技Ⅰ辑
专业: 环境科学与资源利用
单位: 西安理工大学经济与管理学院,商洛学院经济管理学院,山东理工大学管理学院,中国航天系统科学与工程研究院
基金: 国家自然科学基金重点项目(U1501253),广东省省级科技计划项目(2016B010127005)
分类号: X832
页码: 52-59
总页数: 8
文件大小: 1928K
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