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梳理了独立计量区(DMA)流量数据中常见的错误,进行数据质量评估,对于支撑DMA的智慧化管理具有重要意义。收集了某市2017~2018年连续2年共728个DMA的流量数据,识别了5种类型的数据错误,分析了其原因并评估了其影响,为DMA数据质量的提升提供了支撑。
DMA数据质量评估与错误数据识别方法
【摘 要】
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梳理了独立计量区(DMA)流量数据中常见的错误,进行数据质量评估,对于支撑DMA的智慧化管理具有重要意义。收集了某市2017~2018年连续2年共728个DMA的流量数据,识别了5种类型的
【机 构】
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中国科学院生态环境研究中心饮用水科学与技术重点实验室,中国科学院大学,北京市自来水集团有限责任公司
【出 处】
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给水排水
【发表日期】
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2020年3期
【基金项目】
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国家水体污染控制与治理科技重大专项(2017ZX07108-002,2017ZX07501-002)
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