[发明专利]一种面向非正态分布水质观测数据的幂变换分析方法

说明书

本发明公开了一种面向非正态分布水质观测数据的幂变换分析方法，首先分别计算通过不同的正态变换方法对水质观测数据进行正态变换处理后对应参数的估计值，设置具体的衡量指标并进行计算和比对，从而根据水质观测的数据特征选择最优的正态变换方法，使得变换后的数据具有更好的正态性，最后经最优变换方法进行正态变换处理后的水质观测数据作为输入数据进行水质观测的统计分析，提升了分析的效果。本发明方法能使得变换后的数据具有更好的正态性，便于进一步的数据分析，解决了由于选择的变换方法不适应水厂观测变量自身特征导致数据的变换效果差等问题。

技术领域

本发明涉及环境工程技术领域，尤其涉及一种面向非正态分布水质观测数据的幂变换分析方法。

背景技术

水质观测序列的挖掘和统计分析，往往要求数据呈正态分布，而实际操作中，很多原始水质序列不呈正态分布，需要在不丢失信息的前提下进行数据的正态变换。

目前常用于水质序列的变换方法为对数变换，而水厂实际运行中，一些变量经对数变换后仍是偏态分布，尤其是负偏态数据，经对数变换后反而会增加其偏度。同时，由于污水处理厂进出水观测变量多、序列长且分布不一，单一类型的变换并不适用于所有的观测变量序列；而通过分析人员的主观判断对不同的变换方法进行选择时，由于选择标准不一，难以根据水厂观测变量自身特征选择最合适的变换方法，导致变换后的数据也无法满足常用数据挖掘和统计分析所要求的线性、方差齐性和正态性的要求，利用这些变换后的数据进行实际分析应用时丢失数据的一些重要性质，影响了分析效果。

发明内容

本发明为解决现有的非正态分布水质观测数据进行数据变换时，由于选择的变换方法不适应水厂观测变量自身特征导致数据的变换效果差等问题，提供了一种面向非正态分布水质观测数据的幂变换分析方法。

为实现以上发明目的，而采用的技术手段是：

一种面向非正态分布水质观测数据的幂变换分析方法，包括以下步骤：

S1.获取非正态分布的水质观测数据，分别计算通过不同的正态变换方法对水质观测数据进行正态变换处理后对应参数的估计值，对应参数的估计值包括：进行正态变换处理后，水质观测数据分布的均值、标准差以及变换参数；

S2.对于步骤S1中所述的不同的正态变换方法，分别计算每种正态变换方法相对应的最小负对数似然函数值、AIC值及BIC值；

S3.根据计算得到的最小负对数似然函数值、AIC值及BIC值，与预设的选择标准进行比对，根据比对结果从所述不同的正态变换方法中选择得到最优变换方法；

S4.将经所述最优变换方法进行正态变换处理后的水质观测数据作为输入数据进行水质观测的统计分析，将统计分析得到的结果进行逆变换，从而得到最终的分析结果，降低了分析过程的复杂性，提高了分析的准确性。

上述方案中，首先分别计算通过不同的正态变换方法对水质观测数据进行正态变换处理后对应参数的估计值，设置具体的衡量指标并进行计算和比对，从而根据水质观测的数据特征选择最优的正态变换方法，使得变换后的数据具有更好的正态性，最后经最优变换方法进行正态变换处理后的水质观测数据作为输入数据进行水质观测的统计分析，提升了分析的效果。

优选的，步骤S1中所述不同的正态变换方法包括有恒等变换、对数变换、Box-Cox变换及Yeo-Johnson变换。

优选的，步骤S1中所述的估计参数采用最大似然函数的方法，并采用下山单纯形法进行求解。

优选的，所述步骤S1中计算通过Box-Cox变换对水质观测数据进行正态变换处理后对应参数的估计值的具体步骤为：