【摘 要】
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可靠完整的水资源消耗历史时序数据是对其进行准确预测的基本前提。文章在参考现有数据异常值检测与缺失值处理方法的基础上,选取偏最小二乘法提取水资源消耗及社会经济相关
【机 构】
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山东理工大学管理学院,中国航天系统科学与工程研究院,泰山学院商学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(71371112);国家自然科学基金重点项目(U1501253);广东省省级科技计划项目(2016B010127005);山东省自然科学基金资助项目(ZR2012GM020);中央分成水资源费项目(2016H22SK041)
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可靠完整的水资源消耗历史时序数据是对其进行准确预测的基本前提。文章在参考现有数据异常值检测与缺失值处理方法的基础上,选取偏最小二乘法提取水资源消耗及社会经济相关指标数据主成分,并绘制其累计贡献度的Q2椭圆图辨识其存在的异常值,利用最小残差回归法对含有实际突变的时序数据进行预测分析,再构建基于粒子群优化的最小二乘支持向量机模型对其缺失数据进行填补。结果表明,通过偏最小二乘测算出主成分累计贡献度及绘制Q2椭圆图方法可借助异常值对整体数据的拉伸效应实现对异常点的检测;基于最小残差回归法对含有水资源消耗突变数据序
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