融合时间序列特性的水电遥测数据清洗优化框架

摘要：

由于忽略了时间序列的固有特性,常用于水电遥测量数据对象的数据清洗框架方法适用性不足.针对于此,设计了一套融合时间序列特性的水电遥测数据清洗改进框架,包括利用基于优化距离度量方法的DBSCAN算法提升异常值检测精度,将随机森林预测与时间序列分析结合进行缺失值填充,利用卡尔曼滤波算法降低数据随机扰动性,进而得到干净可靠的数据集.以某电厂某机组下导油槽油位数据作为样例数据,验证了方法的稳定性与可靠性.

关键词：水电遥测量;数据清洗;DBSCAN;随机森林;卡尔曼滤波;时间序列

所属期刊栏目：47

分类号：TV736(水能利用、水电站工程)

资助基金：中国水利水电科学研究院基本科研业务费项目AU0145B902017

在线出版日期：2021-11-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：79-83,95