融合时间序列特性的水电遥测数据清洗优化框架

查看全文 作　　者：[1,2]闫亚男;[1,2]韩长霖;[1]陈小松;[1]郭洁;[1,2]李亦凡

机构地区：[1]北京中水科水电科技开发有限公司,北京100038;[2]中国水利水电科学研究院,北京100038

出　　处：《水力发电》索引2021年第47卷第11期,共6页

基　　金：中国水利水电科学研究院基本科研业务费项目(AU0145B902017)。 摘　　要：由于忽略了时间序列的固有特性,常用于水电遥测量数据对象的数据清洗框架方法适用性不足。针对于此,设计了一套融合时间序列特性的水电遥测数据清洗改进框架,包括利用基于优化距离度量方法的DBSCAN算法提升异常值检测精度,将随机森林预测与时间序列分析结合进行缺失值填充,利用卡尔曼滤波算法降低数据随机扰动性,进而得到干净可靠的数据集。以某电厂某机组下导油槽油位数据作为样例数据,验证了方法的稳定性与可靠性。 关键词：水电遥测量数据清洗 DBSCAN 随机森林卡尔曼滤波时间序列

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