摘要
提出利用中位数法与集成经验模态分解(EEMD)相结合的方法对时间序列数据的异常值进行检测,首先通过中位数法对明显异常的数据进行初步筛选,再用EEMD对剩余数据进行分解,通过叠加低频分量可以拟合出大多数数据的整体变化趋势,而不受异常值的影响,从而根据偏差比率可有效检测出异常值。然后根据异常值检测后的时间序列数据的凹凸性变化趋势,用分段曲线拟合对异常值校正。最后,以H1自来水厂的日取水量数据为例进行实证分析。结果表明:提出的中位数法与EEMD相结合的方法能够有效地检测异常值,校正后得到的数据能够真实反映该水厂取用水情况,可为后续分析提供更加真实可靠的数据。