大气电场测量数据的异常检测及校正方法研究

摘要：

大气电场序列的清洗预处理对后续的挖掘研究具有重要意义.提出一种基于孤立森林结合Chen-Liu迭代算法的大气电场异常点检测与校正方法.该方法利用求和自回归移动平均(ARIMA)模型对大气电场时间序列进行拟合并得到拟合残差,基于残差序列构建孤立森林模型以确定异常点位置,最后通过Chen-Liu算法进行校正.通过模拟和实测大气电场数据验证所提方法的可靠性,相对于原序列,清洗后大气电场序列预测结果在均方根误差和平均百分比误差分别改善27.8％和34.98％.

关键词：大气电场、异常检测与校正、孤立森林、Chen-Liu迭代算法

所属期刊栏目：46

分类号：TM863(高电压技术)

资助基金：国家重点研发计划;国家自然科学基金

在线出版日期：2023-06-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：90-96