一种基于RF-Adaboost模型在异常水情数据中的诊断与插补方法

摘要

本发明公开了一种基于RF‑Adaboost模型在异常水情数据中的诊断与插补方法，涉及水情监测技术领域，该方法包括以下步骤：获取实时水情数据，采用中值滤波对水情数据进行时间序列分析，绘制3‑Sigma图，基于3‑Sigma图对异常数据进行实时识别诊断；构建基于随机森林(RF)改进的Adaboost模型并训练，应用RF‑Adaboost模型对水情监测数据进行实时预测，并对异常数据进行插补，采用该方法可以有效提高水情监测数据的实时预测和监测，对于异常数据能够及时诊断、插补，从而可以提高数据的可靠性、客观反映水情变化、有效指导工程调度。