原文服务方: 油气田环境保护       
摘要:
应用基于统计原理的离群点诊断方法,建立了异常数据识别模型,通过迭代寻找偏差最大的样本数据,完成异常数据的剔除.结果表明,每组样本数据中置信区间以外的数据都被存储并从原始数据样本中被剔除,该算法对于异常数据识别的效果较好.在此基础上,建立了异常数据处理与管理方法体系,通过诊断和处理异常数据,为企业污染源在线监控数据传输有效率及环境保护管理水平的提高提供技术保障.
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文献信息
篇名 基于离群点诊断的污染源在线监测异常数据识别方法探究
来源期刊 油气田环境保护 学科
关键词 污染源在线监控 离群点 异常数据
年,卷(期) 2018,(4) 所属期刊栏目 环境监测
研究方向 页码范围 51-55,59
页数 6页 分类号
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1005-3158.2018.04.014
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 栾辉 23 77 5.0 7.0
2 何为 17 86 5.0 9.0
3 马琳 16 71 5.0 8.0
4 董智鹤 12 20 3.0 3.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
污染源在线监控
离群点
异常数据
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
油气田环境保护
双月刊
1005-3158
11-3369/X
大16开
北京市昌平区沙河镇黄河北街1号院1号楼612
1991-01-01
中文
出版文献量(篇)
2249
总下载数(次)
0
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