基于局部加权回归的室内空气数据预处理方法

摘要

本发明涉及随时间变化的空气参数数据预处理，为用简单但有效的方法对室内空气随时间变化的数据进行预处理，包括短时长数据空缺的填补，数据异常跳变值的去除，与此同时保证与人行为变化相关的数据大幅度变动不被识别成异常值，最后进行零点偏移的矫正。本发明采用的技术方案是，基于局部加权回归的室内空气数据预处理方法，首先进行短时长数据空缺的填补，要确保整个数据不存在空缺的0值，然后再进行数据异常跳变值的去除，在保证不再存在针状的数据跳变点时，再进行零点偏移的矫正，即将处理好的数据代入到标定曲线中。本发明主要应用于随时间变化的空气参数数据预处理。