基于EEMD的水资源监测数据异常值检测与校正

摘要：

提出利用中位数法与集成经验模态分解(EEMD)相结合的方法对时间序列数据的异常值进行检测,首先通过中位数法对明显异常的数据进行初步筛选,再用EEMD对剩余数据进行分解,通过叠加低频分量可以拟合出大多数数据的整体变化趋势,而不受异常值的影响,从而根据偏差比率可有效检测出异常值.然后根据异常值检测后的时间序列数据的凹凸性变化趋势,用分段曲线拟合对异常值校正.最后,以H1自来水厂的日取水量数据为例进行实证分析.结果表明:提出的中位数法与EEMD相结合的方法能够有效地检测异常值,校正后得到的数据能够真实反映该水厂取用水情况,可为后续分析提供更加真实可靠的数据.

关键词：水资源、监测数据、异常值、集成经验模态分解、中位数、分段曲线拟合

所属期刊栏目：48

分类号：N945(系统科学)

资助基金：国家自然科学基金委员会-广东联合基金项目U1501253;广东省省级科技计划项目2016B010127005

在线出版日期：2017-11-14（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：257-263