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公开(公告)号：CN119646405A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411825972.4
申请日：2024-12-12
Applicant: 同济大学
IPC: G06F18/10 , G06F18/2433 , G06N20/00
Abstract: 本发明涉及一种工业时序数据异常双向修正方法，充分考虑异常数据点前后时间窗口内的数据，通过对异常数据按照时间顺序分别进行前向、后向数据修正；对异常数据片段通过将前向修正和后向修正得到的结果进行加权求和得到最终的双向修正值得到最终的双向修正值，并替换原始异常数据；本发明提供的方法根据异常数据点所在异常片段的具体位置赋予相应权重进行加权修正，有效利用时间序列数据的特点，利用异常片段前后数据的时间关联性，减少了修正过程中可能引入的误差，有效规避了采取均值或者众数修正数据导致的时间序列特征丢失的问题，为提高数据质量、建立更准确的预测模型提供支持。
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