[发明专利]一种监测设备数据流评估和噪声消除方法

权利要求书

1.一种监测设备数据流评估和噪声消除方法，其特征在于：包括如下步骤，

S1：输入数据，根据关联分析方法，得到所要分析的参量之间的关联性；根据不同的数据流形式和类型，采用不同的应对措施；

S2：相关性较强的两个序列：若两个序列同时产生突变，根据关联规则的原理认为突变量并不是错误数据，不对检测点进行处理；若其中一个序列产生突变，则认为是错误数据，对检测点进行修正；

S3：与其他序列相关性不强的序列：将突变量或者分离的数据认为是错误数据，对检测点进行修正；

步骤S2中的修正方法为：当检测出检测点需要修正时，先将该点的数据值计为零，然后使用后向插值法和前向插值法计算出该点的修正值，具体的：设需要清洗的序列为X，序列中的一段数据为{x_i-5,x_i-4,x_i-3,x_i-2,x_i-1,x_i,x_i+1,x_i+2,x_i+3,x_i+4,x_i+5}，其中需要修正的检测点为x_i；

(1)首先使用前向插值法求得该点的修正值：

构造前置多项式其中I_j＝{1,2,...,5}；

构造前置差值函数

因此得到检测点的前向修正值为

(2)然后使用后向插值法求得该点的修正值：

构造后置多项式其中I_j＝{1,2,...,5}；

构造后置差值函数

因此得到检测点的后向修正值为

(3)求得检测点的最终修正值为

步骤S3中的修正方法为：当检测出检测点需要修正时，先将该点的数据值计为零，然后使用后向插值法和前向插值法计算出该点的修正值，具体的：设需要清洗的序列为X，序列中的一段数据为{x_i-5,x_i-4,x_i-3,x_i-2,x_i-1,x_i,x_i+1,x_i+2,x_i+3,x_i+4,x_i+5}，其中需要修正的检测点为x_i；

(1)首先使用前向插值法求得该点的修正值：

构造前置多项式其中I_j＝{1,2,...,5}；

构造前置差值函数

因此得到检测点的前向修正值为

(2)然后使用后向插值法求得该点的修正值：

构造后置多项式其中I_j＝{1,2,...,5}；

构造后置差值函数

因此得到检测点的后向修正值为

(3)求得检测点的最终修正值为

2.根据权利要求1所述的一种监测设备数据流评估和噪声消除方法，其特征在于：步骤S1中采用的关联分析方法为DBSCAN聚类算法。

3.根据权利要求1所述的一种监测设备数据流评估和噪声消除方法，其特征在于：步骤S1中，在采用关联分析方法前，还需对输入数据进行缺失值检测，若检测到缺失值，则采用平均值代替。