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数据清洗是数据处理和分析中的一个关键步骤，特别是对于像风电场这样的大型、复杂数据集。清洗数据的目的是为了确保数据的准确性、一致性和完整性，从而提高数据分析的质量和可信度，是深度学习训练和预测前的重要步骤。
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在实际应用中，数据可能会因为传感器故障、通信错误或人为输入错误而产生异常值或噪声数据。这些异常值会严重影响后续的数据分析和模型训练。清洗数据可以确保数据的准确性，减少噪声对分析结果的干扰。
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缺失值是数据集中常见的问题。如果不处理缺失值，可能会导致分析结果不准确或模型训练失败。通过填补缺失值，可以提高数据的完整性，确保每个数据点都有意义。
手动填充空值、删除异常值的方法需要耗费大量的时间，且准确性得不到保障，本程序以风电场数据为例，进行数据清洗和处理，包括异常值处理、缺失值处理、离群值处理、以及相关性分析，并将清洗后的数据保存到新的excel文件中。
①异常值处理：
研究现状：
异常值检测与处理是数据预处理中的重要环节。常见方法包括统计方法（如z-score、iqr）、机器学习方法（如支持向量机）、以及深度学习方法（如自编码器）。统计方法利用数据的统计特性（如均值、方差、中位数）进行异常值检测，适用于简单数据集。
本文方法：
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结合统计方法（删除全相同元素行）和基于ransac的鲁棒拟合方法，有效处理不同类型的异常值。
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ransac方法能够在噪声和异常值存在的情况下进行可靠的模型拟合，适用于存在显著异常值的数据集。
②缺失值处理
研究现状：
①缺失值处理方法多种多样，包括删除法、填补法（如均值填补、中位数填补、最近邻填补）、插值法（如线性插值、样条插值）、以及模型预测法（如多重插补、矩阵分解）。
②简单填补方法（如均值填补）易于实现，但可能引入偏差。
③插值法利用数据的连续性进行填补，适用于时间序列数据。
④模型预测法利用机器学习模型对缺失值进行预测，精度高，但计算复杂。
本文方法：
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使用前向填补法简单有效，适用于时间序列数据，能够保留数据的趋势和模式。
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前向填补法计算成本低，适合于大规模数据集的快速处理。
③离群值处理
研究现状：
①离群值检测方法包括基于统计的检测方法（如grubbs' test、tukey's fences）、基于聚类的方法（如k-means、dbscan）、基于机器学习的方法（如孤立森林、lof）。
②统计方法适用于简单数据集，易于实现。
③聚类方法通过分析数据点的密度或距离来识别离群值，适用于聚类明显的数据集。
④机器学习方法能够处理复杂数据分布和高维数据，具有较高的检测准确性。
本文方法：
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结合移动窗口统计特性（滑动窗线性插值）和基于残差的离群值检测方法（孤立森林），处理离群值的鲁棒性强。
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使用中位数绝对离差（mad）方法进行滑动窗线性插值，能够平滑数据波动，适用于时间序列数据。
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残差分析结合孤立森林，能够有效识别复杂数据分布中的离群值。
④ 创新点总结
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多方法结合，处理全面：
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本程序结合了统计方法、拟合方法、插值方法和机器学习方法，能够全面、有效地处理异常值、缺失值和离群值。
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通过删除全相同元素行、前向填补缺失值、滑动窗线性插值和ransac拟合等多种方法，保证数据处理的全面性和鲁棒性。
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高效计算，适用性广：
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采用简单有效的前向填补和滑动窗线性插值方法，计算成本低，适用于大规模数据集的快速处理。
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ransac拟合和孤立森林方法适用于复杂数据分布，能够处理高维数据和噪声数据。
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可视化展示，直观评估：
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通过绘制处理前后的相关性热力图和特征对比图，直观展示数据处理效果，便于评估和验证处理方法的有效性。
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可视化展示有助于理解数据特征和变化，增强数据处理的透明度和解释性。
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程序结果
各特征变量清洗前后的数据对比：
部分程序
%% 相关性极差的也定义为异常值
% 处理：采用ransac拟合后替代 公众号：《创新优化及预测代码》
x = res_new(:, 1); % 提取第1列数据作为自变量
y = res_new(:, end); % 提取最后一列数据作为因变量
xypoints = [x y]; % 组合自变量和因变量
% ransac直线拟合
samplesize = 30; % 每次采样的点数
maxdistance = 400; % 内点到模型的最大距离
fitlinefcn = @(xypoints) polyfit(xypoints(:, 1), xypoints(:, 2), 1); % 拟合函数，采用polyfit进行线性拟合
evallinefcn = @(model, xypoints) sum((y - polyval(model, x)).^2, 2); % 距离估算函数，计算点到拟合线的距离
[modelransac, inlieridx] = ransac(xypoints, fitlinefcn, evallinefcn, samplesize, maxdistance); % 使用ransac算法拟合直线，并提取内点的索引
modelinliers = polyfit(xypoints(inlieridx, 1), xypoints(inlieridx, 2), 1); % 对内点进行最小二乘法线性拟合
figure;
plot(xypoints(inlieridx, 1), xypoints(inlieridx, 2), 'p',markersize=10); % 绘制内点
hold on;
plot(xypoints(~inlieridx, 1), xypoints(~inlieridx, 2), 'r.',markersize=10); % 绘制外点
hold on;
inlierpts = xypoints(inlieridx, :); % 提取内点数据
x2 = linspace(min(inlierpts(:, 1)), max(inlierpts(:, 1))); % 生成内点自变量范围的等间距点
y2 = polyval(modelinliers, x2); % 计算内点拟合直线上的值
plot(x2, y2, 'g-',linewidth=2); % 绘制ransac直线拟合结果
hold off;
title('最小二乘直线拟合 与 ransac直线拟合 对比'); % 设置图标题
xlabel(variablenames{1}); % 设置x轴标签
ylabel(variablenames{end}); % 设置y轴标签
legend('内点', '噪声点', 'ransac直线拟合', 'location', 'northwest'); % 添加图例 % 公众号：《创新优化及预测代码》
%% 残差-孤立森林 公众号：《创新优化及预测代码》
% 计算ransac理论值
t_linear = (modelransac(1) * res_new(:, 1) + modelransac(2)); % 计算ransac理论直线值
for i = 1:size(t_linear, 1)
if t_linear(i, end) < 0
t_linear(i, end) = 0; % 将理论值小于0的部分设为0
end
end
residual_power = abs(res_new(:, end) - t_linear); % 计算实际值与理论值的残差
% 孤立森林判断异常值
[error_pos2] = iso_forest([res_new(:, :) residual_power]); % 使用孤立森林算法检测异常值 % 公众号：《创新优化及预测代码》
%% 替代异常值
for i = 1:size(error_pos2, 2)
res_new(error_pos2{i, 1}, end) = t_linear(error_pos2{i, 1}); % 将检测出的异常值替换为理论值
end
res_new(~inlieridx, end) = t_linear(~inlieridx); % 将ransac检测出的异常值也替换为理论值部分内容源自网络，侵权联系删除！
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