一种基于回归统计的水位时序数据清洗方法

本发明公开了一种基于回归统计的水位时序数据清洗方法，包括S1、对监测站历史场次洪水数据进行整理，形成完整的洪水样本集合；S2、根据洪水水位的非线性变化特征，建立函数模型；S3、对历史洪水样本数据进行回归函数拟合，计算各拟合函数与实际数据的线性相关性；S4、基于最优回归函数的拟合结果，建立差值的高斯分布模型；S5、通过验证样本确定高斯分布的置信区间，依据该置信区间判定数据是否为异常数据；S6、对检测出的异常数据进行修正，得到清洗后的数据；S7、对洪水时序数据中的前N个时序点采用滑动平均算法处理，消除偶然性波动对回归拟合的干扰。本发明具备清洗精度高、适应性强和对洪水非线性变化特征处理效果好的优点。