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基于深度学习的自动站数据异常检测方法研究

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摘要摘要：本论文旨在研究基于深度学习的自动站数据异常检测方法。通过对自动站数据进行分析和处理，我们探索了一种有效的异常检测方法，旨在提高自动站数据质量，确保数据的可靠性和准确性。本研究采用深度学习技术，并结合相关领域的理论基础，设计了一种针对自动站数据的异常检测模型。通过实验验证，证明了该方法的有效性和可行性。

DOI zdl12qk624/8142264

作者韩方旭王磊高月王双滨

机构地区哈尔滨市双城区气象局黑龙江哈尔滨 150100

出处《中国科技信息》 2024年3期

关键词深度学习，自动站数据，异常检测，数据质量，可靠性

分类 [建筑科学][建筑技术科学]

出版日期 2024年04月10日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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中国科技信息

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深度学习，自动站数据，异常检测，数据质量，可靠性

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