[发明专利]一种时序数据清洗方法及系统

摘要

本发明涉及一种时序数据清洗方法及系统，其中方法包括步骤1采集一条原始数据，所述原始数据中包括多个原始时序数据；步骤2对原始时序数据进行随机采样和估计得到多条估计数据，对随机采样产生的空缺点补齐，获得多条补齐估计数据；步骤3按采样时间点对所有补齐估计数据进行分类，获得多组时间分类数据，并对每组时间分类数据按照大小进行排序得到多组排序数组；步骤4对每组排序数组进行处理获得一个对应的平均值数据，多组排序数组对应多个平均值数据，多个平均值数据构成均值序列；步骤5输出均值序列，所述均值序列即为清除野点和高频噪声的数据。一体式数据清理，处理空缺值、去除野点并平滑噪声数据。

主权项

一种时序数据清洗方法，其特征在于，具体包括以下步骤：步骤1：采集一条原始数据，所述原始数据中包括多个原始时序数据；步骤2：对原始时序数据进行随机采样和估计得到多条估计数据，对随机采样产生的空缺点补齐，获得多条补齐估计数据；步骤3：按采样时间点对所有补齐估计数据进行分类，获得多组时间分类数据，并对每组时间分类数据按照大小进行排序得到多组排序数组；步骤4：对每组排序数组进行处理获得一个对应的平均值数据，多组排序数组对应多个平均值数据，多个平均值数据构成均值序列；步骤5：输出均值序列，所述均值序列即为清除野点和高频噪声的数据；具体地，步骤4具体包括：步骤4.1：取一组排序数组作为当前排序数组；步骤4.2：计算当前排序数组中所有补齐估计数据的平均值获得平均值数据，并将当前排序数组中的最大值数据和最小值数据均替换为平均值数据，对当前排序数组重新排序，得到新最大值数据和新最小值数据；步骤4.3：判断当前排序数组中的新最大值数据和新最小值数据是否均接近平均值数据；如果是，执行步骤4.4；否则，执行步骤4.2；步骤4.4：采用平均值数据替换当前排序数组；步骤4.5：判断是否还存在未替换的排序数组，如果是，执行步骤4.1；否则，执行步骤4.6；步骤4.6：多组排序数组对应多个平均值数据，多个平均值数据构成均值序列。