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工業(yè)取用水監(jiān)測(cè)奇異數(shù)據(jù)挖掘與重構(gòu)方法

摘要:提高工業(yè)取用水監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)質(zhì)量是目前國(guó)家水資源監(jiān)控能力建設(shè)的重要內(nèi)容,而奇異值問(wèn)題已成為影響監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)質(zhì)量的關(guān)鍵短板。本文在解析現(xiàn)階段工業(yè)取用水監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)奇異值主要類型基礎(chǔ)上,以國(guó)家水資源管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)中工業(yè)取用水監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)為樣本,利用小波變換模極大值模型提取工業(yè)取用水監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)時(shí)頻變化特征,并利用傅里葉函數(shù)對(duì)其殘差序列進(jìn)行修正,進(jìn)而運(yùn)用相對(duì)誤差控制方法挖掘監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)奇異值。在此基礎(chǔ)上,采用混沌粒子群優(yōu)化的最小二乘支持向量機(jī)模型重構(gòu)填補(bǔ)奇異值數(shù)據(jù)。研究結(jié)果表明:小波變換模極大值模型能夠較好地提取工業(yè)取用水監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)序列的時(shí)頻變化特征,但是同時(shí)容易導(dǎo)致監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的信息損失,利用傅里葉函數(shù)對(duì)小波變換進(jìn)行殘差修正則可進(jìn)一步提升取用水監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)序列的特征提取效果;以小波變換模極大值特征序列為基礎(chǔ),通過(guò)相對(duì)誤差控制可實(shí)現(xiàn)對(duì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)奇異值的高效挖掘;對(duì)于挖掘出的奇異值重構(gòu)填補(bǔ)問(wèn)題,可選取混沌粒子群優(yōu)化的最小二乘支持向量機(jī)模型,其重構(gòu)精度要優(yōu)于多項(xiàng)式曲線擬合等傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法和普通最小二乘支持向量機(jī)模型。上述工業(yè)取用水監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)奇異值挖掘重構(gòu)策略為現(xiàn)階段國(guó)家水資源監(jiān)控能力建設(shè)的推進(jìn)提供了重要技術(shù)方法支持。

關(guān)鍵詞:
  • 工業(yè)取用水  
  • 數(shù)據(jù)挖掘  
  • 小波變換模極大值  
  • 數(shù)據(jù)重構(gòu)  
作者:
張峰; 宋曉娜; 萬(wàn)毅
單位:
山東理工大學(xué)管理學(xué)院; 水利部水資源管理中心
刊名:
統(tǒng)計(jì)研究

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期刊名稱:統(tǒng)計(jì)研究

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