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基于空气质量监测站点间迟滞效应的监测异常值检测方法

目录

内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.1研究背景和意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

相关概念与定义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

2.1空气质量监测站．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

2.2延迟效应．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

2.3监测异常值．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

模型概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

3.1模型设计目标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

3.2模型基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

3.3主要组件及功能．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

数据预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

4.1数据清洗．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

4.2特征工程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

基于延迟效应的监测异常值检测算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

5.1迟滞效应的引入．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

5.2延迟效应检测机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

5.3实验数据集选取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

5.4检测结果评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

背景数据模拟．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

6.1数据生成模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

6.2背景数据效果验证．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

结果分析与讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

7.1验证实验结果．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

7.2性能指标对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

7.3后续工作展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

结论与建议．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

8.1研究总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

8.2对未来工作的建议．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

1.内容综述

近年来，随着空气质量的日益受到关注，空气质量监测站点间的数据迟滞效应对监测结果的影响逐渐凸显。迟滞效应的存在可能导致监测数据的异常波动，进而影响对空气质量准确评估。鉴于此，对基于空气质量监测站点间迟滞效应的监测异常值检测方法进行深入研究具有重要意义。

当前，随着科技的不断进步，空气质量监测技术日趋成熟，但监测站点间的数据传输与处理仍存在诸多挑战。迟滞效应作为其中的一个重要问题，主要表现为监测数据在时间上的延迟和空间上的不一致性。这种效应可能导致监测数据失真，进而影响对空气质量变化趋势的准确判断。探索有效的监测异常值检测方法势在必行。

现有的空气质量监测异常值检测方法主要侧重于单个站点的数据分析和处理，对于站点间迟滞效应的研究相对较少。本文旨在提出一种基于空气质量监测站点间迟滞效应的监测异常值检测方法。该方法通过对多个站点数据的综合分析，有效识别并处理因迟滞效应导致的异常数据，提高空气质量监测