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基于加权深度的异常曲线探测方法——以空气质量函数型数据为例

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摘要基于空气质量数据特征,在B-样条基底拟合曲线的基础上,将曲线本身信息、曲线变化信息引入分析,构造加权曲线深度指标,探索一种异常曲线探测方法。与现有仅考虑离散点信息和曲线本身信息的方法相比较,该探测方法更加符合空气质量数据特点,具备缺失值处理能力及整体异常和局部异常的识别能力。将该方法应用于兰州市空气质量数据采集点的二氧化氮水平曲线异常情况分析,结果表明该方法具有更好的异常情况识别效果。

DOI zdlpzr1z4l/1443488

作者黄恒君

机构地区不详

出处《统计与信息论坛》 2014年9期

关键词空气质量函数型数据异常值曲线深度大数据

分类 [社会学][统计学]

出版日期 2014年09月19日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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