基于自学习Pauta和Smooth的地下水位异常值检测和平滑处理方法

• 作者: 李丽敏 温宗周 王真 董勋凯
• 来源期刊: 西安工程大学学报
• 关键词: 地下水位监测 自学习 改进Pauta准则 平滑处理
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 电子信息
• 页码范围: 604-608
• 页数: 5页
• 分类号: TP386.2
• 语种: 中文
• DOI: 10.13338/j.issn.1674-649x.2018.05.018

摘要

地下水监测主要通过自动化监测设备对地下水位进行监测,从而获得随时间变化的水位曲线.目前的自动化监测设备采集的水位数据中存在很多异常值,会影响正常的决策判断.针对此问题,提出将自学习算法融入到奇异值剔除—拉依达准则中,用于异常值的检测,将其应用于地下水位数据的平滑处理中,通过对内蒙古某地采集的水位数据进行平滑处理验证,表明本文方法能够有效剔除水位数据中的异常值,而且不会影响曲线的整体趋势走向,效果良好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	温宗周	西安工程大学电子信息学院	70	242	8.0	12.0
2	李丽敏	西安工程大学电子信息学院	20	29	4.0	4.0
3	王真	西安工程大学电子信息学院	7	14	2.0	3.0
4	董勋凯	西安工程大学电子信息学院	7	14	2.0	3.0