申请/专利权人：南开大学

申请日：2024-01-09

公开（公告）日：2024-03-15

公开（公告）号：CN117708743A

主分类号：G06F18/2433

分类号：G06F18/2433;G16C20/20

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.02#实质审查的生效;2024.03.15#公开

摘要：为了解决OBD远程监控中NOx数据频现多种复杂异常类型，致使显著影响排放计算的准确性问题。本发明提供了一种OBD远程监控NOx数据异常清洗方法，包括步骤：1、数据排序；2、时序重复异常识别及处理；3、时序不连续识别及处理；4、筛选界内值数据；5、车速局部离群值异常识别及处理；6、车速恒值异常识别及处理；7、NOx恒值异常识别及处理；8、NOx上下文异常值识别及处理；9、NOx局部离群值异常识别及处理；本发明深入探究了OBD远程监控数据NOx参数项的多种典型数据质量问题，确立对NOx参数项异常情况高效准确的清洗方法。规避问题后，可以计算得出更加准确可靠的重型车NOx排放因子，帮助识别高排车辆及排放核算，为交通排放监管奠定坚实基础。

主权项：1.一种OBD远程监控NOx数据异常清洗方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、数据排序，将全部数据依据采集时间参数进行升序排列；步骤2、时序重复异常识别及处理，包括2.1）时序重复异常识别和2.2）时序重复异常处理；步骤3、时序不连续识别及处理，包括3.1）时序不连续识别和3.2）时序不连续处理；步骤4、筛选界内值数据；步骤5、车速局部离群值异常识别及处理，包括5.1）车速局部离群值异常识别和5.2）车速局部离群值异常处理；步骤6、车速恒值异常识别及处理，包括6.1）车速恒值异常识别和6.2）车速恒值异常处理；步骤7、NOx恒值异常识别及处理；步骤8、NOx上下文异常值识别及处理，包括8.1）NOx上下文异常值识别和8.2）NOx上下文异常值处理；步骤9、NOx局部离群值异常识别及处理，包括9.1）NOx局部离群值异常识别和9.2）NOx局部离群值异常处理。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南开大学 一种OBD远程监控NO_x数据异常清洗方法

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