【摘 要】
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地下水监测主要通过自动化监测设备对地下水位进行监测, 从而获得随时间变化的水位曲线. 目前的自动化监测设备采集的水位数据中存在很多异常值, 会影响正常的决策判断. 针对
【基金项目】
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陕西省教育厅科学研究项目（17JK0346）,西安工程大学博士科研启动基金（BS1506）
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地下水监测主要通过自动化监测设备对地下水位进行监测, 从而获得随时间变化的水位曲线. 目前的自动化监测设备采集的水位数据中存在很多异常值, 会影响正常的决策判断. 针对此问题, 提出将自学习算法融入到奇异值剔除-拉依达准则中, 用于异常值的检测, 将其应用于地下水位数据的平滑处理中, 通过对内蒙古某地采集的水位数据进行平滑处理验证, 表明本文方法能够有效剔除水位数据中的异常值, 而且不会影响曲线的整体趋势走向, 效果良好.
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