环境监测中异常数据识别与修复

来源：环境工程技术学报杂志2024年第3期北京时间：

作者：景永志, 艾自东, 田相臣

摘要：为获取完整、可靠的环境监测数据，提出一种基于GeoHash算法的局部离群因子算法(GeoHash-LOF)。相较于传统的局部离群因子算法(LOF)，GeoHash-LOF算法引入了地址划分和区域编码的思想，降低了算法计算量。针对识别出来的异常数据，采用基于遗传算法改进的灰色预测(GA-GM)算法进行修复，通过对灰色预测中的背景值和初值进行择优，从而提高预测值的准确度。以欧洲核能机构所提供的数据为例，将本文所提出的GeoHash-LOF算法、GA-GM算法与其他算法进行比较，结果表明本文所提出的算法异常数据识别效率更高且缺失数据修复拟合度更好。

关键词：环境监测, 数据修复, GeoHash-LOF算法, GA-GM算法