[发明专利]一种大量地下水实时自动监测数据自动识别和处理的方法

权利要求书

1.一种大量地下水实时自动监测数据自动识别和处理的方法，其特征在于，包括：

基于第一数据处理规则，对接收到的地下水监测数据进行初步筛选，获取第一数据集；

基于监测站点的埋深值，设置第二数据处理规则，通过所述第二数据处理规则对所述第一数据集进行筛选，得到第二数据集；

通过连续监测时长的差异，对所述第二数据集进行分类处理和筛选，获取可疑数据集；

通过比测的方法对所述可疑数据集进行人工确认，并采用直线插补法对所述可疑数据集中的缺失值进行处理，获取最终数据；

所述第一数据处理规则包括埋深数据处理规则和水位数据处理规则；

其中，所述埋深数据处理规则包括：埋深监测值小于等于0但监测井非自流井；埋深监测值大于井深；埋深监测值等于水位值但地面高程不为0；

所述水位数据处理规则包括：水位值大于地面高程但非自流井；水位值等于埋深值但地面高程不为0。

2.根据权利要求1所述的大量地下水实时自动监测数据自动识别和处理的方法，其特征在于，获取所述第一数据集包括：

基于所述第一数据处理规则，对所述地下水监测数据进行初步筛选，将符合所述埋深数据处理规则和所述水位数据处理规则的数据剔除，获得所述第一数据集。

3.根据权利要求1所述的大量地下水实时自动监测数据自动识别和处理的方法，其特征在于，所述第二数据处理规则为假埋深自动识别，所述假埋深自动识别的方法包括：

将地面高程值GREL、监测埋深值BD、监测水位值Z进行比较，若监测水位值Z＝地面高程值GREL-监测埋深值BD，则埋深为真埋深；若监测水位值Z＝固定点高程值FPEL-监测埋深值BD，则监测埋深为假埋深。

4.根据权利要求3所述的大量地下水实时自动监测数据自动识别和处理的方法，其特征在于，获取所述第二数据集，包括：

将所述第一数据集中符合所述第二数据处理规则的数据剔除，获取所述第二数据集。

5.根据权利要求1所述的大量地下水实时自动监测数据自动识别和处理的方法，其特征在于，对所述第二数据集进行分类处理包括：

通过所述连续监测时长的差异，设定预设阈值，基于所述预设阈值对所述第二数据集进行分类，得到分类数据集一、分类数据集二和分类数据集三；其中，所述预设阈值包括第一阈值、第二阈值和第三阈值。

6.根据权利要求5所述的大量地下水实时自动监测数据自动识别和处理的方法，其特征在于，对所述分类数据集一进行处理包括：

通过确定异常值发生的位置，获取可疑数据，计算所述异常值发生的位置的方法为：

其中，K表示异常值集合，y(t)表示按照时间发生顺序总长为T的第t个监测值，Q₁、Q₃分别为T个监测值的第一和第三四分位数，Δy(t)＝y(t+1)-y(t)，n为经验值。

7.根据权利要求5所述的大量地下水实时自动监测数据自动识别和处理的方法，其特征在于，对所述分类数据集二进行处理包括：

采用时间序列预测方法进行可疑数据筛选，选用ETS(A,N,N)模型、ETS(A,A,N)模型、ETS(M,A,N)模型、Holt-Winters指数无季节项、ARIMA方法分别进行模拟，计算AIC和BIC值，选取AIC和BIC最小的模型进行拟合优度检验；通过检验的模型确定为最终模型一，将分类数据集二输入所述最终模型一，将所述最终模型一的预测结果与进入分类数据集二中的实时监测数据进行对比，若所述实时监测数据大于预测值，则判定为可疑数据。