一种多周期性生态环境指标异常识别与缺失插补方法

本发明公开了一种多周期性生态环境指标异常识别与缺失插补方法，包括以下步骤：S1、基于MSTL对多周期性生态环境数据的各个生态环境指标，分别进行时间序列分解；S2、将分解得到的残差列表标准化为特征矩阵，并输入到多变量孤立森林模型进行异常值识别；S3、合并异常值和原始缺失值，得到含缺失值的时间序列，再采用贝叶斯优化算法对MSTL的超参数进行优选，迭代搜索并确定最优超参数组合；S4、使用最优超参数进行MSTL分解，多指标利用各自分解结果独立插值，重构得到完整的生态环境指标时间序列；该方法支持多指标并行处理，能够准确识别水质数据中的异常值，并利用数据周期性特征进行高精度插值，有效提升水质数据质量，具备良好的推广应用前景。