"溶解氧异常检测和数据归一化处理"

本文研究内容主要包括数据获取和异常数据处理。在数据获取方面，实验数据来源于江苏无锡长江水质实时监测站，时间范围为2009年9月1日至2017年11月21日，监测频率为每天一条溶解氧数据，共计3000条数据，单位为mg/L，采集的数据主要是耗氧量、氨氮化合物、酸碱度和溶解氧。由于数据的原始分布不具有缺失值或零值，因此插值填充操作无需进行。然而，为了减慢学习速度和深度学习模型的收敛，需要对数据进行归一化处理，使用公式（1）来规范化数据并将其范围映射为0到1的范围。 在异常检测方面，本文使用了基于孤立森林算法和基于深度学习网络的溶解氧分析预测APP设计与实现。首先，进行了数据分析与归一化处理，对原始溶解氧数据进行归一化处理，使得数据范围映射到0到1。接着，采用孤立森林算法进行异常检测，通过对归一化后的数据进行孤立森林算法的分析，找出其中的异常数据。随后，使用基于深度学习网络的溶解氧分析预测APP进行设计与实现，通过构建深度学习模型来预测溶解氧的异常情况。综合这些方法，可以有效地对溶解氧数据进行异常检测，为水质监测提供了一定的参考价值。 在实际应用中，这些方法可以帮助水质监测站对溶解氧数据进行及时准确的异常检测，提高水质监测的效率和准确性。此外，基于深度学习网络的溶解氧分析预测APP的设计与实现也为监测站提供了一种便捷的工具，可以在移动端对水质数据进行实时监测和预测。因此，本文的研究成果对于提高水质监测的科学性和实用性具有一定的参考意义。 综上所述，本文通过对江苏无锡长江水质实时监测站的实验数据进行获取和处理，并采用了孤立森林算法和基于深度学习网络的溶解氧分析预测APP的设计与实现，为水质监测提供了一种基于数据和算法的解决方案。这些方法不仅可以提高监测站对溶解氧数据的异常检测能力，还可以为监测站提供一种便捷的工具，从而提高水质监测的科学性和实用性。希望本文的研究成果能够为相关领域的科研工作者和从业人员提供一定的参考和借鉴价值，促进水质监测技术的不断创新和进步。