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加入滑动时间窗算法室温异常数据识别与填补

论文作者张　珂1，曹姗姗1，孙春华1，夏国强1，吴向东2杂志期数2024年8月刊
关键词室内温度；滑动时间窗算法；异常数据识别；数据填补
作者单位1.河北工业大学 能源与环境工程学院， 天津 300401； 2.河北工大科雅能源科技股份有限公司， 河北 石家庄 050000
提出在室温异常数据识别方法的基础上加入滑动时间窗算法。结合算例，对最佳滑动参数（滑动窗口宽度、滑动步长）、室温数据采集时间间隔进行筛选，验证KNN算法对剔除数据进行填补的可信性。加入滑动时间窗算法，可以提高3σ准则、四分位数法、K-means聚类法对室温异常数据识别的准确性。滑动窗口宽度、滑动步长、室温数据采集时间间隔对室温异常数据识别准确性均有影响，应合理确定。由KNN算法填补的数据可信性比较高，尤其是剔除数据占比较小时。
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