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1.
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。  相似文献   
2.
基于遗传算法的区域污水处理模型及应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
阐述了对区域范围内的河流进行污染控制规划的一种最新的决策模型。实验结果表明,该遗传算法用于固定出流标准和河流水质目标的情况都表现良好,因而提供了一个有效的规划区域范围的废水处理方法。  相似文献   
3.
阐述了对区域范围内的河流进行污染控制规划的一种最新的决策模型。实验结果表明,该遗传算法用于固定出流标准和河流水质目标的情况都表现良好,因而提供了一个有效的规划区域范围的废水处理方法。  相似文献   
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