基于改进随机森林的城市污水处理过程运行数据清洗方法
针对城市污水处理运行过程中出现混合异常数据的问题,提出了一种基于改进型随机森林的数据清洗方法.首先,设计了一个孤立森林的异常数据识别模型,识别数据中的离群值.其次,建立了一种改进型随机森林回归模型,提高随机森林对混合类型异常数据的适应能力,并对数据趋势进行拟合预测.最后,用改进的随机森林数据清洗方法对剔除混合异常数据后的缺失数据进行补偿,实现对污水数据的清洗.实际数据测试结果表明,该方法提高了混合类型缺失数据补偿的准确性.
污水处理、异常数据、数据清洗、孤立森林、随机森林、数据补偿
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TP181(自动化基础理论)
北京高校卓越青年科学家资助项目;国家重点研发计划;国家自然科学基金
2021-05-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共10页
421-430
