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申请/专利权人：长安大学
摘要：本发明公开了一种隧道监测传感器长周期时序数据清洗和重构方法，包括1源数据等距化预处理；2滑动窗口参数确定；3窗口数据线性拟合，并构成斜率和截距向量；4分别对斜率和截距向量，再次进行滑动窗口线性拟合；5根据斜率向量计算的方差和拟合优度设置阈值，清除相应位置的斜率和截距向量的计算结果；6对清除的计算结果进行线性插值填充；7采用回归计算和中位数法对斜率和截距向量进行重构；8根据重构后的斜率和截距向量进行源数据的重构。相比于传统统计法、滑动中值滤波和时频域分析法，本发明能够对具有异常趋势信息的异常值进行修正，如增益和漂移等数据，且数据清洗效果更好。
主权项：1.一种隧道监测传感器长周期时序数据清洗和重构方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：数据预处理：对源数据进行等距插值预处理；采用滑动窗口法对数据进行分割，对各窗口内数据进行最小二乘线性拟合，得到各窗口的斜率a和截距b，并将其组合为斜率向量A和截距向量B；分别对斜率A和截距向量B，再次进行滑动窗口线性拟合，得到斜率向量A的斜率aa和截距ab，以及截距向量B的斜率ba和截距bb，并分别构成斜率向量二次斜率向量AA、斜率向量二次截距向量AB、截距向量二次斜率向量BA和截距向量二次截距向量BB；S2：数据清洗：如果斜率向量二次斜率向量AA内某些数据的方差s2和拟合优度R2同时超过设定的阈值时，清除该数据对应的向量AA、AB、BA和BB内的值；S3：数据重构对清除后的数据进行线性插值填充，得到修正后二次向量的AA`、AB`、BA`、BB`；采用回归计算的方法得到修正后斜率向量A`和截距向量B`各窗口的数据，再采用回归计算的方法得到源数据各窗口的数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 长安大学 一种隧道监测传感器长周期时序数据清洗和重构方法
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