水资源监测异常数据模态分解-支持向量机重构方法

摘要：

完备真实的水资源监测数据是支撑数据分析与决策的基本前提.在梳理现阶段水资源监测异常数据的基础上,提出运用移动平均拟合初筛来直观辨识异常监测数据,进而选取集合模态分解对非可直观辨识异常监测数据进行挖掘的方法.将剔除异常监测值后的时序数据作为基于粒子群优化最小二乘支持向量机模型的模拟样本,并利用其恢复所剔除的异常监测数据.对水务公司日取水量监测数据的实证分析结果表明,通过移动平均拟合与模态分解可较大限度地保留含有异常数据的特征向量并实现数据的有效重构,相比传统的统计方法其具有更好的适用性;运用粒子群优化的最小二乘支持向量机可进一步提高对剔除异常值数据的拟合效果,且符合水资源监测数据的季节波动规律特征及对实际取用水状态的客观反映,据此可相对合理地达到恢复所剔除异常监测数据的目的.

关键词：水资源监测、异常数据、数据重构、模态分解、最小二乘支持向量机

所属期刊栏目：48

分类号：N945.2(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：2017-12-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：316-323