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針對變壓器設備大數據狀態評估過程中存在數據缺失以及異常數據等問題，提出了一種基于關聯規則分析和神經網絡的數據清洗策略。首先通過關聯規則挖掘，建立了衡量狀態監測量間關聯程度的數學模型，找出具有強關聯性的時間序列。然后利用基于密度的聚類算法檢測出序列中的缺失值以及異常點，提出了考慮序列關聯性的清洗流程和規則，有效區分可清洗的傳感器數據異常和設備狀態異常。針對可清洗的數據點，利用小波神經網絡模型進行缺失數據預測和錯誤數據修正，并動態修正小波神經網絡參數和組合預測，提高了網絡的清洗效率和準確率。以實際變壓器設備在線監測數據為例進行測試，測試結果表明序列數據的關聯性分析和小波神經網絡相結合，能夠有效提高變壓器在線監測數據清洗的準確度。
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