基于离群点诊断的污染源在线监测异常数据识别方法探究
Environmental Protection of Oil & Gas Fields（2018）
摘要
应用基于统计原理的离群点诊断方法,建立了异常数据识别模型,通过迭代寻找偏差最大的样本数据,完成异常数据的剔除.结果表明,每组样本数据中置信区间以外的数据都被存储并从原始数据样本中被剔除,该算法对于异常数据识别的效果较好.在此基础上,建立了异常数据处理与管理方法体系,通过诊断和处理异常数据,为企业污染源在线监控数据传输有效率及环境保护管理水平的提高提供技术保障.
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