电子测量技术ELECTRONICMEASUREMENTTECHNOLOGY第46卷第1期2023年1月DOI:10.19651/j.cnki.emt.2210302大气电场测量数据的异常检测及校正方法研究*夏志祥1,2,3李准4徐伟1,2(1.南京信息工程大学气象灾害预防预警与评估协同创新中心南京210044;2.南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室南京210044;3.盐城市第三人民医院盐城224000;4.江西省气象服务中心南昌330096)摘要:大气电场序列的清洗预处理对后续的挖掘研究具有重要意义。提出一种基于孤立森林结合Chen-Liu迭代算法的大气电场异常点检测与校正方法。该方法利用求和自回归移动平均(ARIMA)模型对大气电场时间序列进行拟合并得到拟合残差,基于残差序列构建孤立森林模型以确定异常点位置,最后通过Chen-Liu算法进行校正。通过模拟和实测大气电场数据验证所提方法的可靠性,相对于原序列,清洗后大气电场序列预测结果在均方根误差和平均百分比误差分别改善27.8%和34.98%。关键词:大气电场;异常检测与校正;孤立森林;Chen-Liu迭代算法中图分类号:TM863文献标识码:A国家标准学科分类代码:170.15ResearchonanomalydetectionandcorrectionmethodofatmosphericelectricfieldmeasurementdataXiaZhixiang1,2,3LiZhun4XuWei1,2(1.CollaborativeInnovationCenteronForecastandEvaluationofMeteorologicalDisasters,NanjingUniversityofInformationScience&Technology,Nanjing210044,China;2.KeyLaboratoryforAerosol-Cloud-PrecipitationofChinaMeteorologicalAdministration,NanjingUniversityofInformationScience&Technology,Nanjing210044,China;3.YanchengThirdPeople'sHospital,Yancheng224000,China;4.JiangxiMeteorologicalServiceCenter,Nanchang330096,China)Abstract:Thecleaningoftheatmosphericelectricfieldisthekeystepofpretreatment,whichisofgreatsignificancetothesubsequentexcavationresearch.Inviewoftheshortcomingsoftraditionalanomalydetectionalgorithm,whichneedstospecifythecorrespondingparametersandfailtousetherelevantinformationbetweentimeseries,anewoutlierdetectionandcorrectionmethodbasedonthecombinationofisolationforestandChen-Liualgorithmisproposed.ThemethodusesARIMAmodeltocombinetheatmosphericelectricfieldtogetthefittingresidual.Theisolationforestmodelisconstructedbasedonresidualsequencetodeterminethelocationoftheoutliers.Finally...
