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运用ARMA模型及小波去噪对瓦斯数据进行预处理研究
摘要：为了保证瓦斯浓度在监控过程中采集数据的准确性，针对采集数据中的异常数据、缺失数据与噪声数据，提出了一种预处理方案。采用数据挖掘中的时间序列分析方法，利用前后相邻填补算法和自回归移动平均（Auto-RegressiveMovingAverage，ARMA）模型处理异常、少量缺失数据，利用小波阈值法进行小波去噪处理。实验表明，经过预处理的监测数据更为完整地反映了井下瓦斯的情况。
关键词：ARMA模型数据异常时间序列小波去噪
ResearchonPreprocessingGasDataUsingARMAModelan
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