Resumen

Para mejorar la tasa de detección y reducir el error de corrección de datos anómalos para la calidad del agua, se propone un método de detección y corrección de valores atípicos basado en la Descomposición Modal Variacional mejorada (VMD mejorada) y los algoritmos de Máquinas de Vectores de Soporte de Mínimos Cuadrados (LSSVM). Se introduce el coeficiente de correlación para resolver el parámetro óptimo del algoritmo VMD, y se obtiene un algoritmo VMD mejorado. Combinado con el algoritmo LSSVM, se pueden detectar y reparar los valores atípicos de la calidad del agua. Este método se aplica para la detección y corrección de valores atípicos en el monitoreo de la calidad del agua utilizando oxígeno disuelto, que se recupera de la estación de monitoreo de la calidad del agua en Hangzhou, provincia de Zhejiang, China. El resultado muestra que el algoritmo VMD mejorado tiene una mayor tasa de detección y un menor error que

• Materias:Modelo de tráfico Sistemas antifrágiles Sistemas multiagente Componentes complejos
• Subjects:Traffic model Anti-fragile systems Multiagent systems Complex components
• Palabras claves:Tasa de detección; Error de corrección; Calidad del agua; Detección de valores atípicos; Descomposición Modal Variacional; LSSVM
• Keywords:Detection rate; Correction error; Water quality; Outlier detection; Variational Mode Decomposition; LSSVM