一种多算法集成的准实时环境空气质量异常数据识别方法

本发明提供一种多算法集成的准实时环境空气质量异常数据识别方法，涉及环境数据分析技术领域。所述方法包括：获取多个环境空气质量监测站采集的空气指标数据，并标记出异常数据；对数值处于第一预设范围的空气指标数据标记无效或修正；筛选单点异常值；筛选空间一致性异常的空气指标数据；筛选空气指标数据中的趋势异常值；获得的趋势值筛选空气指标数据中的异常峰值；确定空气指标数据中的正常数据。根据本发明，可根据空气指标数据的异常数据分布特点，集成统计学算法、时间序列分析模型以及规则算法，筛选出空气指标数据的异常值，融合了多方法的优势，通过多指标协同性和相关性检查，降低局地高值冒泡的误识别率，提升数据质控的整体精度。