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烟气碳排放监测数据补缺方法适用性
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作者 陈公达 程国辉 +6 位作者 蔡汝金 邹祥波 朱旺 叶骥 秦士伟 唐顺 卢伟业 《洁净煤技术》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期32-41,共10页
烟气端碳计量技术近年来逐渐受瞩目,然而由于国内相关技术标准和体系尚待完善,该技术尚未在发电行业的正式推广应用,尤其在CO_(2)监测数据补缺方面鲜有研究。探讨了CO_(2)监测数据缺失时的有效补缺方法,在CO_(2)浓度方面上对比了保持缺... 烟气端碳计量技术近年来逐渐受瞩目,然而由于国内相关技术标准和体系尚待完善,该技术尚未在发电行业的正式推广应用,尤其在CO_(2)监测数据补缺方面鲜有研究。探讨了CO_(2)监测数据缺失时的有效补缺方法,在CO_(2)浓度方面上对比了保持缺失段前最后有效值、基于缺省值与中位修正值的氧气换算三种补缺方法,在长周期碳排放量方面进一步增加对比了取180 h内最大碳排放速率的补缺方法。研究结果显示,两机组烟气实际燃料燃烧的最大CO_(2)体积分数在不同负荷率条件时不是固定值,且分布规律也各不同。燃煤机组的反演算最大CO_(2)体积分数散布上下限差异约4%,在负荷率方向上总体变化小,整体反演算数据的中位值18.67%,与缺省值相差小,仅0.03%。燃气机组的反演算最大CO_(2)体积分数在负荷率方向上变化存在两段显著差异,20%负荷率以下时,随负荷率上升而逐渐上升,20%负荷率以上时,随负荷率上升基本稳定,整体反演算数据的中位值11.38%,与缺省值差0.12%。在长周期考察中,用修正方法补缺后数据最接近于正常数据,1个月内造成的碳排放量偏差均控制在1.5 t以内,从数据准确性角度看,该补缺方法有高适用性。此外,采用取180 h最大值补缺的方法,虽可作为碳数据管理部门对企业的一种有效惩罚性管理手段,但长远来看,随着烟气监测法在火电行业的广泛推广,该方法可能会导致我国在国际层面的碳相关事务谈判或交易中我国火电行业的碳排放总量被高估。 展开更多
关键词 碳计量 碳监测 火力发电 烟气 数据补缺
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中医经络数据的缺失值填补及可视化 被引量:2
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作者 陈家昌 《计算机与现代化》 2015年第3期113-116,共4页
随着中国文化的不断发展与弘扬,中医经络作为中国传统文化的精髓受到越来越多人的关注和认可。然而,在经络数据采集的过程中,不可避免地造成数据的缺失,影响了数据的下一步处理。同时,由于经络数据具有维度高、时序长等特点,传统的数据... 随着中国文化的不断发展与弘扬,中医经络作为中国传统文化的精髓受到越来越多人的关注和认可。然而,在经络数据采集的过程中,不可避免地造成数据的缺失,影响了数据的下一步处理。同时,由于经络数据具有维度高、时序长等特点,传统的数据挖掘方法很难处理。本文提出一种对缺失经络数据的可视化分析框架,实验结果表明,利用的可视化分析框架,有效地弥补了数据缺失带来的损失,并且通过可视化展示可挖掘出经络数据中的一些隐藏规律。 展开更多
关键词 可视化 数据补缺 数据挖掘 中医经络 经络数据分析
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Duncan多重比较及数据补缺法及其应用 被引量:12
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作者 苏均和 《上海统计》 北大核心 2003年第3期23-24,共2页
随着我国市场经济的不断深入发展,对统计工作者也提出了更高的要求,同时也为统计理论和方法在市场经济与管理中的应用提供了一个广阔的前景。在充满竞争和机遇的市场经济环境中,统计定量分析也成为一种不可缺少的工具。
关键词 统计理论 统计方法 Duncan多重比较 数据补缺 应用
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利用DINEOF方法重构缺测的卫星遥感海温数据 被引量:10
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作者 盛峥 石汉青 丁又专 《海洋科学进展》 CAS CSCD 北大核心 2009年第2期243-249,共7页
针对海温数据补缺问题提出一种基于经验正交函数(EOF)分解的缺测数据重构方法——经验正交函数插值法(DINEOF)。此方法是一种自适应的EOF分解方法,不需要任何先验信息,并且能估算出重构数据的误差大小。奇异值(SVD)分解时采用了Lanczos... 针对海温数据补缺问题提出一种基于经验正交函数(EOF)分解的缺测数据重构方法——经验正交函数插值法(DINEOF)。此方法是一种自适应的EOF分解方法,不需要任何先验信息,并且能估算出重构数据的误差大小。奇异值(SVD)分解时采用了Lanczos算子以提高计算速度,并利用了交叉验证的算法以确定出重构时所需最优的EOF阶数。实测数据处理结果表明,DINEOF方法能很好地重构大面积的缺测数据,具有较高精度及实际可操作性。 展开更多
关键词 海温数据补缺 EOF插值 SVD分解 Lanczos算子
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实时补缺方法对交通信息融合精度的影响
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作者 杨扬 姚恩建 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第4期587-593,共7页
针对各种检测方式中因检测设备失效或因错误数据的排除处理等导致的数据缺失情况,本文提出了时间序列法、空间序列法和历史数据法等3种缺失数据实时补缺方法,并以城市快速路的浮动车数据和微波数据的数据融合为例,通过比较上述方法的补... 针对各种检测方式中因检测设备失效或因错误数据的排除处理等导致的数据缺失情况,本文提出了时间序列法、空间序列法和历史数据法等3种缺失数据实时补缺方法,并以城市快速路的浮动车数据和微波数据的数据融合为例,通过比较上述方法的补缺精度以及对数据融合精度的影响,分析了不同补缺方法的适用性以及数据补缺处理中的使用优先级.结果表明,基于时间序列和空间序列补缺方法的数据融合结果的平均相对误差均能控制在20%以内,所提出的实时数据补缺方法具有良好的实用性. 展开更多
关键词 多源数据融合 实时数据补缺 BP神经网络
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