[发明专利]空气质量站点监测数据异常的自动化识别方法有效
| 申请号： | 201810862700.X | 申请日： | 2018-08-01 |
| 公开（公告）号： | CN109034252B | 公开（公告）日： | 2020-10-30 |
| 发明（设计）人： | 吴煌坚;唐晓;王自发;朱江 | 申请（专利权）人： | 中国科学院大气物理研究所 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G01N15/06 |
| 代理公司： | 中科专利商标代理有限责任公司 11021 | 代理人： | 李坤 |
| 地址： | 100029 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： |
一种空气质量站点监测数据异常的自动化识别方法，包括：步骤A：接收站点监测数据；步骤B：对所接收的站点监测数据进行初级检查，识别显著异常的观测数据；步骤C：对完成初级检查后的数据进行时空一致性检查，识别时空不一致异常；步骤D：步骤C后，使用四项补充检查识别未被初级检查和时空一致性检查识别的异常；步骤E：输出经过质控后的观测数据、时空一致性估计值、及各项检查中的概率值；所述方法用以缓解现有技术自动化异常识别方法中难以识别特有的周期性异常、延滞异常、以及对于正定的，更接近于对数正态的空气质量监测数据(PM |
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| 搜索关键词： | 空气质量 站点 监测 数据 异常 自动化 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种空气质量站点监测数据异常的自动化识别方法，包括：步骤A：接收站点监测数据；步骤B：对步骤A所接收的站点监测数据进行初级检查，识别显著异常的观测数据；步骤C：对步骤B完成初级检查后的数据进行时空一致性检查，识别时空不一致异常；步骤D：经步骤C后，使用四项补充检查识别未被初级检查和时空一致性检查识别的异常；以及步骤E：输出经过质控后的观测数据、时空一致性估计值、及各项检查中的概率值。
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