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利用自识别的供水管网监测数据质量控制 被引量：5
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作者 刘书明 吴以朋 车晗 《清华大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第9期999-1003,共5页
复杂庞大的供水管网系统拥有众多监测点,在人工判断的情况下,各个监测点采集的海量数据无法被及时有效地处理,数据准确性无从保障,这对供水管网异常情况的判断造成极大阻碍。针对此情况,将北京市某供水管网监测站56个月的在线监测数据... 复杂庞大的供水管网系统拥有众多监测点,在人工判断的情况下,各个监测点采集的海量数据无法被及时有效地处理,数据准确性无从保障,这对供水管网异常情况的判断造成极大阻碍。针对此情况,将北京市某供水管网监测站56个月的在线监测数据进行时段上和季节上的切分,构建自回归滑动平均(autoregressive moving average,ARMA)模型,并通过该模型建立的置信区间识别人工模拟序列中的异常值,从而实现独立节点自身数据的自识别。结果表明:经过数据反馈矫正,该自识别过程能够准确提取人工模拟监测数据中的异常值。ARMA模型的建立极大限度压缩了需人工处理的数据量,以便在异常数据中人工甄选无效数据,实现数据质量控制。 展开更多
关键词 数据自识别 供水管网 自回归滑动平均模型 数据质量控制
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