ESO算法在噪声污染时间序列中处理离群点的数据挖掘方法

本文探讨了在噪声污染的时间序列数据中挖掘离群点的有效算法，特别是针对实际测量信号中经常存在的远离真实值的异常值。在主动干扰拒绝控制器（ADRC）的应用中，由于这些异常值的影响，精确信号的获取变得困难。因此，研究者提出了基于扩展状态观测器(ESO)的数据挖掘方法，以替代传统的时间差分(TD)方法来处理这个问题。 在ADRC框架下，传统的跟踪差分器(TD)可能会受到异常值的误导，导致控制性能下降。ESO算法的优势在于其能够有效地估计系统状态并补偿外部扰动，从而提高系统的鲁棒性。通过结合ESO的特性，本文提出了一种新型的算法来识别和剔除时间序列中的离群点。这种方法首先利用ESO对系统状态进行实时估计，然后通过比较预测值与实际测量值的差异来检测异常值。当发现偏离度超出预设阈值时，算法会将这些点标记为离群点，并在后续的数据挖掘过程中予以排除。 该研究的关键步骤包括：首先，建立ESO模型以捕捉信号的真实动态；其次，设计一个自适应滤波器，能够有效过滤掉噪声和异常值；最后，通过统计分析和机器学习技术，如聚类分析或异常检测算法，来确定并去除那些不符合正常模式的点。这种方法的应用不仅提高了数据的质量，也为实际工程问题中的信号处理提供了更为精确和稳定的解决方案。 本文的贡献在于提出了一种基于ESO的离群点检测和数据清洗策略，这对于在工业控制、信号处理、物联网等领域处理噪声污染时间序列数据具有重要意义。通过实验证明，这种算法在处理复杂环境下的数据挖掘任务时，能显著提升数据挖掘的准确性和效率。