![](/images/graphics-bg.png)
Outlier Detection and Correction for Monitoring Data of Water Quality Based on Improved VMD and LSSVM
المؤلفون المشاركون
Jiang, Peng
Sun, Guangpei
Xu, Huan
Yu, Shanen
Guo, Dong
Lin, Guang
Wu, Hui
المصدر
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-02-03
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
To improve the detection rate and reduce the correction error of abnormal data for water quality, an outlier detection and correction method is proposed based on the improved Variational Mode Decomposition (improved VMD) and Least Square Support Vector Machine (LSSVM) algorithms.
The correlation coefficient is introduced, for solving the optimal parameter k of VMD algorithm, and an improved VMD algorithm is obtained.
Combined with LSSVM algorithm, the outliers of water quality can be detected and repaired.
This method is applied for the detection and correction of water quality monitoring outliers using dissolved oxygen which is retrieved from the water quality monitoring station in Hangzhou, Zhejiang Province, China.
The result shows that the improved VMD algorithm is of higher detection rate and lower error rate than those of Empirical Mode Decomposition (EMD) and Ensemble Empirical Mode Decomposition (EEMD).
The LSSVM algorithm increases the fitting accuracy and decreases correction error in comparison with SVM and BP neural network, which provides important references for the implementation of environmental protection measures.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Sun, Guangpei& Jiang, Peng& Xu, Huan& Yu, Shanen& Guo, Dong& Lin, Guang…[et al.]. 2019. Outlier Detection and Correction for Monitoring Data of Water Quality Based on Improved VMD and LSSVM. Complexity،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1133317
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Sun, Guangpei…[et al.]. Outlier Detection and Correction for Monitoring Data of Water Quality Based on Improved VMD and LSSVM. Complexity No. 2019 (2019), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1133317
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Sun, Guangpei& Jiang, Peng& Xu, Huan& Yu, Shanen& Guo, Dong& Lin, Guang…[et al.]. Outlier Detection and Correction for Monitoring Data of Water Quality Based on Improved VMD and LSSVM. Complexity. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1133317
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1133317
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)