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公开(公告)号:CN107463633B
公开(公告)日:2019-09-06
申请号:CN201710581029.7
申请日:2017-07-17
Applicant: 中国航天系统科学与工程研究院 , 中国水利水电科学研究院 , 湖南农业大学
IPC: G06F16/903 , G06N3/02
Abstract: 一种基于EEMD‑神经网络的实时数据异常值检测方法,考虑现有实时数据异常值检测方法没有考虑历史数据异常值问题。包括:获取历史时间序列数据,按照时间顺序排序;对历史数据用中位数法初步检测;再用EEMD法精细检测,把检测出的异常值用0值替换;接下来用曲线拟合方法对0值进行填补,也即对异常值校正,经过异常值检测和校正得到更接近客观真实的历史数据;最后采用神经网络方法通过对历史数据的学习,可以更加准确地对即将上报的实时数据进行预测,把预测值与实时上报的监测值进行比对可判断是否异常,并加以校正。该方法可用于一维时间序列实时数据的异常值检测,适用的领域广泛,如:水资源、交通、气象、火力发电等实时监测数据异常值检测。
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公开(公告)号:CN107801458A
公开(公告)日:2018-03-16
申请号:CN201710854578.7
申请日:2017-09-20
Applicant: 湖南农业大学
CPC classification number: A01C21/005 , C05B1/02 , C05G1/00 , C05C9/00 , C05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种紫米稻高产优质的施肥方法,以紫米稻品种粮田紫1号为材料,研究了不同施氮量:120kg/hm2、150kg/hm2,与无机有机肥配施比例P1:100%:0%,P2:50%:50%,P3:25%:75%,P4:0%:100%对紫米稻产量形成特性与稻米品质的影响。本发明以粮田紫1号为材料在湖南长沙地区开展大田试验,以期明确紫米稻高产优质栽培所需的适宜施氮量及有机肥与无机肥的配施比例,为紫米稻高产优质栽培提供技术支撑。
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公开(公告)号:CN107463633A
公开(公告)日:2017-12-12
申请号:CN201710581029.7
申请日:2017-07-17
Applicant: 中国航天系统科学与工程研究院 , 中国水利水电科学研究院 , 湖南农业大学
Abstract: 一种基于EEMD-神经网络的实时数据异常值检测方法,考虑现有实时数据异常值检测方法没有考虑历史数据异常值问题。包括:获取历史时间序列数据,按照时间顺序排序;对历史数据用中位数法初步检测;再用EEMD法精细检测,把检测出的异常值用0值替换;接下来用曲线拟合方法对0值进行填补,也即对异常值校正,经过异常值检测和校正得到更接近客观真实的历史数据;最后采用神经网络方法通过对历史数据的学习,可以更加准确地对即将上报的实时数据进行预测,把预测值与实时上报的监测值进行比对可判断是否异常,并加以校正。该方法可用于一维时间序列实时数据的异常值检测,适用的领域广泛,如:水资源、交通、气象、火力发电等实时监测数据异常值检测。
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