基于AdaBoost算法的水质监测数据清洗方法

针对城市水质监测过程中出现的异常数据问题，提出了一种基于Ada Boost算法的数据清洗方法。首先，使用孤立森林算法识别异常数据并进行剔除；其次，基于AdaBoost算法对剔除异常数据后的缺失数据进行插补；最后，以贵州南明河国控断面水质监测数据为例，选取p H、COD、NH3-N、TP数据进行数据清洗。结果表明，该方法的RMSE、MAE和R2均优于对比算法，证明了AdaBoost算法具有更高的精确度和清洗效果，具有科学性和可行性。