本文選題：水資源監(jiān)測 + 異常數(shù)據(jù)��； 參考：《農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報》2017年11期

【摘要】：完備真實的水資源監(jiān)測數(shù)據(jù)是支撐數(shù)據(jù)分析與決策的基本前提。在梳理現(xiàn)階段水資源監(jiān)測異常數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,提出運用移動平均擬合初篩來直觀辨識異常監(jiān)測數(shù)據(jù),進(jìn)而選取集合模態(tài)分解對非可直觀辨識異常監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘的方法。將剔除異常監(jiān)測值后的時序數(shù)據(jù)作為基于粒子群優(yōu)化最小二乘支持向量機(jī)模型的模擬樣本,并利用其恢復(fù)所剔除的異常監(jiān)測數(shù)據(jù)。對水務(wù)公司日取水量監(jiān)測數(shù)據(jù)的實證分析結(jié)果表明,通過移動平均擬合與模態(tài)分解可較大限度地保留含有異常數(shù)據(jù)的特征向量并實現(xiàn)數(shù)據(jù)的有效重構(gòu),相比傳統(tǒng)的統(tǒng)計方法其具有更好的適用性;運用粒子群優(yōu)化的最小二乘支持向量機(jī)可進(jìn)一步提高對剔除異常值數(shù)據(jù)的擬合效果,且符合水資源監(jiān)測數(shù)據(jù)的季節(jié)波動規(guī)律特征及對實際取用水狀態(tài)的客觀反映,據(jù)此可相對合理地達(dá)到恢復(fù)所剔除異常監(jiān)測數(shù)據(jù)的目的。
[Abstract]:Complete and real monitoring data of water resources is the basic premise to support data analysis and decision-making. On the basis of combing the abnormal data of water resources monitoring at the present stage, this paper puts forward a method of using moving average fitting initial sieve to identify the abnormal monitoring data intuitively, and then select the set mode decomposition to mine the non-intuitively identifiable anomaly monitoring data. The time series data after eliminating the abnormal monitoring values are used as the simulation samples based on the particle swarm optimization least squares support vector machine model, and the outlier monitoring data are recovered by using them. The results of empirical analysis on the daily water intake monitoring data of water supply companies show that the feature vectors containing abnormal data can be retained to a large extent by moving average fitting and modal decomposition, and the effective reconstruction of the data can be realized. Compared with the traditional statistical method, it has better applicability, and the least squares support vector machine (LS-SVM) based on particle swarm optimization can further improve the fitting effect of eliminating outliers. In accordance with the seasonal fluctuation characteristics of water resources monitoring data and the objective reflection of the actual water use state, the purpose of recovering the abnormal monitoring data eliminated can be achieved relatively reasonably.
【作者單位】： 中國航天系統(tǒng)科學(xué)與工程研究院研究生部;紐約州立賓漢姆頓大學(xué)湯瑪士·華生工程與應(yīng)用科學(xué)學(xué)院;泰山學(xué)院商學(xué)院;水利部水資源管理中心;
【基金】：國家自然科學(xué)基金委員會-廣東聯(lián)合基金項目(U1501253) 廣東省省級科技計劃項目(2016B010127005)
【分類號】：TP18;TV213.4

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本文編號：2093921