【摘 要】
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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
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(71874134),陕西省自然科学基础研究计划-重点项目(2019JZ-30)。
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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
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