异常低值数据保趋势的插补修正方法技术

本发明专利技术涉及一种异常低值数据保趋势的插补修正方法，适用于无季节性变化数据在收集过程中出现季节性异常低值的处理。首先，将待处理数据按统一时间尺度进行整理，统计出月度数据并绘制数据变化趋势折线图。其次，将月度数据与全年平均值进行比较，低于全年平均值且有统计学差异的数据定义为季节性异常低值。计算全年中无降低型异常季节变化月份的月度数据均值，并将高于其平均值的部分进行累加。最后，对数据进行保持数据趋势的样条平滑插补处理。本发明专利技术可以在保持数据趋势的情况下，对季节性异常低值数据进行修正处理。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及数据处理，尤其是涉及一种异常低值数据保趋势的插补修正方法。

技术介绍

1、无季节性变化数据可能会因某些节日或特殊社会活动、特殊环境因素的变化等因素使得数据在收集过程中显示出异常季节变化，使用这种数据做分析时会影响最后的分析结果，出现与预期不符的情况。因此，对这类数据进行适当的预处理是十分必要的。本方法能够在保持数据趋势的情况下，对季节异常数据值进行修正处理，经过预处理后的数据将在后续分析与预测方面更加准确。

技术实现思路

1、(一)解决的技术问题

2、针对现有研究的不足，本专利技术提供了一种异常低值数据保趋势的插补修正方法，解决了
技术介绍
中所提出的问题。

3、(二)技术方案

4、为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：异常低值数据保趋势的插补修正方法，步骤包括如下：

5、s1：将待处理数据按统一时间尺度进行整理；

6、s2：计算年度平均值，将月度数据与年度平均值做差，区分出低值与高值；

7、s3：将低值与全年平均本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.异常低值数据保趋势的插补修正方法，其特征在于：步骤包括如下：

2.根据权利要求1所述异常低值数据保趋势的插补修正方法，其特征在于：所述步骤S1中统一时间尺度具体是：以自然年为单位进行数据插补，每个自然年中按月统计出月度数据。

3.根据权利要求1所述异常低值数据保趋势的插补修正方法，其特征在于：所述步骤S2中年度平均值具体计算方式如下：

4.根据权利要求1所述异常低值数据保趋势的插补修正方法，其特征在于：所述步骤S3中统计学检验方法具体是：首先，对低值与全年平均值进行t检验，检验为双侧检验，α取0.05。计算t值，公式如下：>

5.根据权利...

【技术特征摘要】

1.异常低值数据保趋势的插补修正方法，其特征在于：步骤包括如下：

2.根据权利要求1所述异常低值数据保趋势的插补修正方法，其特征在于：所述步骤s1中统一时间尺度具体是：以自然年为单位进行数据插补，每个自然年中按月统计出月度数据。

3.根据权利要求1所述异常低值数据保趋势的插补修正方法，其特征在于：所述步骤s2中年度平均值具体计算方式如下：

4.根据权利要求1所述异常低值数据保趋势的插补修正方法，其特征在于：所述步骤s3中统计学检验方法具体是：首先，对低值与全年平均值进行t检验，检验为双侧检验，α取0.05。计算t值，公式如下：

5.根据权利要求1所述异常低值数据保趋势的插补修正方法，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘思宇，杨公科，魏元鸿，孙晓悦，柴瑞宇，
申请(专利权)人：吉林大学，
类型：发明
国别省市：