[发明专利]用水量时序数据的异常值处理方法和异常值处理装置

权利要求书

1.一种用水量时序数据的异常值处理方法，其特征在于，所述异常值处理方法包括：

检测所述用水量时序数据中的第一类型的异常值，并对所述第一类型的异常值进行第一校正，从而获得经过第一校正的所述用水量时序数据作为第一数据集；

将所述第一数据集分解为趋势项数据、周期项数据和残余项数据，基于所述趋势项数据、周期项数据和残余项数据，确定所述第一数据集中的第二类型的异常值，并对所述第二类型的异常值进行第二校正，从而获得经过第二校正的所述第一数据集作为第二数据集；

基于所述第二数据集中的各个异常值时刻的数据及其相邻数据，对所述第二数据集中的各个异常值时刻的数据进行校正，其中，所述异常值时刻反映所述第一类型的异常值在所述用水量时序数据中的位置以及所述第二类型的异常值在所述第一数据集中的位置，

其中，检测所述用水量时序数据中的第一类型的异常值的步骤包括：

确定所述用水量时序数据中的零值和缺失值；

基于所述用水量时序数据中除了所述零值和所述缺失值之外的数据，计算所述用水量时序数据的均值和标准差；

基于所述用水量时序数据的均值和标准差，利用拉伊达准则确定所述用水量时序数据中的异常大值和异常小值；

将所述用水量时序数据中的所述零值、缺失值、异常大值和异常小值确定为所述第一类型的异常值，

其中，基于所述趋势项数据、周期项数据和残余项数据，确定所述第一数据集中的第二类型的异常值的步骤包括：

基于所述趋势项数据和所述周期项数据，确定所述用水量时序数据的数据趋势序列；

基于所述残余项数据针对所述数据趋势序列的偏离程度，确定所述第一数据集中的第二类型的异常值，

其中，基于所述残余项数据针对所述数据趋势序列的偏离程度，确定所述第一数据集中的第二类型的异常值的步骤包括：

针对每个时刻，计算所述残余项数据与所述数据趋势序列的偏差比率；

当任意一个时刻的所述残余项数据与所述数据趋势序列的偏差比率大于预设阈值时，将所述第一数据集中的该时刻的数据确定为所述第二类型的异常值，

其中，基于所述第二数据集中的各个异常值时刻的相邻数据，对所述第二数据集中的各个异常值时刻的数据进行校正的步骤包括：

针对任意一个异常值时刻，基于所述第二数据集中的所述任意一个异常值时刻的数据及其相邻数据，计算所述任意一个异常值时刻的趋势项修正值和残余项修正值；

基于所述任意一个异常值时刻的趋势项修正值和残余项修正值以及周期项值，计算所述任意一个异常值时刻的修正值；

通过将所述第二数据集中的各个异常值时刻的数据替换为所述修正值，对所述第二数据集中的各个异常值时刻的数据进行校正。

2.如权利要求1所述的异常值处理方法，其特征在于，所述第一校正包括：将所述第一类型的异常值替换为所述用水量时序数据的均值；以及

所述第二校正包括：将所述第二类型的异常值替换为所述用水量时序数据的均值。

3.如权利要求2所述的异常值处理方法，其特征在于，将所述第一数据集分解为趋势项数据、周期项数据和残余项数据的步骤包括：

针对每个时刻中的任意一个时刻，基于所述第一数据集中与所述任意一个时刻相邻的多个数据，计算所述任意一个时刻的趋势项值；

基于所述第一数据集的每个时刻的所述趋势项值，确定所述趋势项数据。