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Monte Carlo Optimization for Sliding Window Size in Dixon Quality Control of Environmental Monitoring Time Series Data
撰写时间:2021/05/13文章来源:范中亚

  水质监测时间序列数据的大型数据集中经常存在离群值。本研究开发一种将滑动窗口技术与Dixon检测准则相结合的自动方法。时间序列数据中离群值的检测受到滑动窗口的经验确定的限制大。豢蒲范ㄗ罴鸦翱诔叽绶浅V匾。MCSM在案例研究中用于自动监测水质因子数据,以便测试其有效性和实用性。比较MCSM的准确性和效率的结果表明本文提出的新方法是有较高效率和准确性的。实验结果表明在不同的样本量下,平均准确度在58.70%到75.75%之间,平均计算时间增加在17.09%至45.53%之间。在环境大数据时代监测,提出的新方法可以满足离群值检测和提高计算效率。该成果能较好地解决大量环境数据质量控制的问题,在兼顾精准度的同时,根据不同数据特点,实现大量数据的在线控制,快速转化成污染物通量等在应用数据。

  文章链接:Monte Carlo Optimization for Sliding Window Size in Dixon Quality Control of Environmental Monitoring Time Series Data

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