[发明专利]标准实验室数字式温湿度计超差数据的清洗方法有效
| 申请号： | 201911142890.9 | 申请日： | 2019-11-20 |
| 公开（公告）号： | CN110955650B | 公开（公告）日： | 2023-06-23 |
| 发明（设计）人： | 唐标;李博;于辉;王恩;朱梦梦;朱全聪;林中爱;杨明 | 申请（专利权）人： | 云南电网有限责任公司电力科学研究院 |
| 主分类号： | G06F16/215 | 分类号： | G06F16/215;G06F16/28 |
| 代理公司： | 北京弘权知识产权代理有限公司 11363 | 代理人： | 逯长明;许伟群 |
| 地址： | 650217 云南省昆*** | 国省代码： | 云南;53 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 标准 实验室 数字式 温湿度 计超差 数据 清洗 方法 | ||
1.标准实验室数字式湿温度计超差数据的清洗方法，其特征在于，包括：
利用聚类分析法对所有数据源的多个数据进行聚类，得到温度数据集和湿度数据集；
利用趋势分析法对所述温度数据集中的温度数据和所述湿度数据集中的湿度数据进行线性分析，得到预异常温度数据和预异常湿度数据，其中，所述预异常温度数据为偏离温度线性曲线上的温度数据，所述预异常湿度数据为偏离湿度线性曲线上的湿度数据；
利用箱形图算法识别所述温度数据集和所述湿度数据集，得到异常数据，并将所述异常数据组成异常数据集，其中，异常数据包括异常温度数据和异常湿度数据；
当所述预异常温度数据或所述预异常湿度数据为所述异常数据集内的数据时，清洗所述预异常温度数据或所述预异常湿度数据；
利用箱形图算法识别所述温度数据集和所述湿度数据集，得到异常数据，包括：
利用箱形图算法分析所述温度数据集的温度数据和所述湿度数据集的湿度数据，得到初步异常数据；
判断所述初步异常数据是否超过超差阈值；
若是，则所述初步异常数据为异常数据；若否，则所述初步异常数据非异常数据。
2.根据权利要求1所述的清洗方法，其特征在于，所述利用箱形图算法分析所述温度数据集的温度数据和所述湿度数据集的湿度数据，得到初步异常数据，包括：
计算所述温度数据集的温度数据和所述湿度数据集的湿度数据的中位数、25％分位数、75％分位数、上边界和下边界；
当所述温度数据或所述湿度数据位于75％分位数以上或者25％分位数以下，则所述温度数据或所述湿度数据均为初步异常数据。
3.根据权利要求1所述的清洗方法，其特征在于，所述超差阈值为上边界或者下边界。
4.根据权利要求3所述的清洗方法，其特征在于，所述上边界的计算公式如下：
UpperLimit＝Q3+kIQR (1)
其中，Q3为上四分位数，即75％分位数；k表示经验系数；IQR表示上下四分位差。
5.根据权利要求3所述的清洗方法，其特征在于，所述下边界的计算公式如下：
LowerLimit＝Q1－kIQR (2)
其中，Q1为下四分位数，即25％分位数；k表示经验系数；IQR表示上下四分位差。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于云南电网有限责任公司电力科学研究院，未经云南电网有限责任公司电力科学研究院许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201911142890.9/1.html，转载请声明来源钻瓜专利网。
