[发明专利]一种水质自动在线站高频连续观测数据质量控制方法

权利要求书

1.一种水质自动在线站高频连续观测数据质量控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

通过水质传感器采集模块连续获取第一水质观测序列数据，得到时间序列数据，并建立数据集；

对时间序列数据集进行差分运算，并对差分时间序列进行平稳性检测，得到平稳差分时间序列数据；

对平稳差分时间序列数据，确定统计窗口值大小和滑动步长取值范围，按照统计窗口值大小和滑动步长开展滑动检测；

通过若干种检测方法进行异常值检测，将得到相应异常值，并对不同方法的结果进行合并，得到综合异常值；所述若干种检测方法进行异常值检测包括莱茵达检验法、狄克逊检验法、格拉布斯检验法；

所述莱茵达检验法进行异常值检测具体如下：

计算并获得贝塞尔计算值S(i)_t：

其中，δ(i)_t为第i个水质观测属性在时刻t的差分统计窗口内标准差，S(i)_t为第i个水质观测属性在时刻t的差分统计窗口内内赛尔计算值，w为统计窗口取值，Δy(i)_t+j为时刻t+j的观测序列差分值，为差分序列窗口内的平均值，w-1为自由度；

则异常值为序列中差分值在区间以外的值；

所述狄克逊检验法进行异常值检测具体如下：

将第i个水质观测序列窗口内的差分值按照从小到大排列，将排列好序列数据的最高值和最低值作为异常值的检验对象，检验高端值和地端值是否异常按下列公式，算出Q值：

其中，Δy(i)'_t+w为新排序后序列的最大值，Δy(i)'_t+1为新排序后序列的最小值，Δy(i)'_t+w-1为新排序后序列的次大值，Δy(i)'_t+2为新排序后序列的次小值，Δy(i)'_t+w-2为新排序后序列的第3大值，Δy(i)'_t+3为新排序后序列的第3小值；

根据选定的显著水平a和水质观测序列窗口w，依据狄克逊准则检测临界值判断表得到临界值Q_a，再根据离群数据判别准则，进行取舍；

所述离群数据判别准则如下：

若Q＞Q_0.01，则可疑值为异常值，可疑值进行再处理；

若Q_0.05＜Q＜Q_0.01，则可疑值为偏离值，可疑值进行保留或再处理；

若Q＜Q_0.05，则可疑值为正常值，可疑值进行保留；

所述格拉布斯检测法进行异常值检测具体如下：

将第i个水质观测序列窗口内的差分值从小到大排列，确定最大值或最小值为可疑值；即对序列按照从小到大进行排序，第一位是最小值，最后一位为最大值，按照格拉布斯方法的原理，最大值或者最小值先定为初步可疑值；计算并得到差分序列窗口内的平均值和标准差；

计算最大值和最小值与平均值的差值，得到最终可疑值；

计算G(i)_t+j值：

其中，t+j为时间序列对应的时刻，G(i)_t+j为t+j时刻的格拉布斯值，Δy(i)_t+j为时刻t+j的观测序列差分值，为差分序列窗口内的平均值，δ(i)_t为第i个水质观测属性在时刻t的差分统计窗口内标准差；

对G(i)_t+j值和Grubbs准则检测临界值G_p(w)比较，如果G(i)_t+j值大于Grubbs准则检测临界值G_p(w)，则t+j时刻的观测数据为异常值；

对异常值序列点位进行重构处理，得到第二水质观测序列数据，实现高频连续的水质观测数据质量控制。

2.根据权利要求1所述的一种水质自动在线站高频连续观测数据质量控制方法，其特征在于，所述差分运算具体如下：

其中，Δy(i)_t为第i个水质观测属性在时刻t的差分观测值，y(i)_t为第i个水质观测属性在时刻t的实际观测值，y(i)_t-1为第i个水质观测属性在时刻t-1的实际观测值，Δt为采样周期。