【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据质量监测，具体涉及基于时序关联性分析的碳排放数据质量波动识别方法。
技术介绍
1、随着碳交易市场的发展，不同来源的碳排放数据成为碳管理和政策决策的重要依据。然而，由于数据源众多且采集频率、数据精度等各不相同，数据在时间和空间维度上容易出现质量波动问题，影响监测结果的准确性和一致性。传统的质量评估方法难以捕捉数据的动态波动特征，缺乏对多源数据一致性和时间序列波动的有效识别。
技术实现思路
1、本申请提供基于时序关联性分析的碳排放数据质量波动识别方法，用于针对解决现有技术难以有效识别多源碳排放数据在时间和空间维度上的质量波动，导致数据一致性和准确性不足的技术问题。
2、鉴于上述问题，本申请提供了基于时序关联性分析的碳排放数据质量波动识别方法。
3、本申请提供了基于时序关联性分析的碳排放数据质量波动识别方法，所述方法包括：
4、交互碳排放交易市场中的多个碳排放数据源，进行长时序数据监测，获取碳排放长时序数据集，其中，所述碳排放长时序数据集包括对应多个碳排放数据源的多组时间序列数据；基于目标场景的数据质量波动识别需求，定义数据识别时长阈；以所述数据识别时长阈对所述碳排放长时序数据集进行临期分割，获取临期分割结果，其中，所述临期分割结果包括多组对比时间序列数据与参比时间序列数据；以所述参比时间序列数据为基准数据，结合滑动窗口法进行所述对比时间序列数据的时序关联性分析，确定多个碳排放数据源的多个时序关联特征，并基于多个所述时序关联特征进行多
5、本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
6、本申请交互碳排放交易市场中的多个碳排放数据源，进行长时序数据监测，获取碳排放长时序数据集，其中，碳排放长时序数据集包括对应多个碳排放数据源的多组时间序列数据；基于目标场景的数据质量波动识别需求，定义数据识别时长阈；以数据识别时长阈对碳排放长时序数据集进行临期分割，获取临期分割结果，其中，临期分割结果包括多组对比时间序列数据与参比时间序列数据；以参比时间序列数据为基准数据，结合滑动窗口法进行对比时间序列数据的时序关联性分析，确定多个碳排放数据源的多个时序关联特征，并基于多个时序关联特征进行多个碳排放数据源的纵向质量波动评价，输出纵向质量波动系数；对齐多个时序关联特征进行波动一致性分析，获取多个碳排放数据源的多个同期关联特征，并进行多个碳排放数据源的横向质量波动评价，输出横向质量波动系数；综合纵向质量波动系数与横向质量波动系数，进行多个碳排放数据源的数据质量波动识别。本专利技术解决现有技术难以有效识别多源碳排放数据在时间和空间维度上的质量波动，导致数据一致性和准确性不足的技术问题，通过对碳排放数据的长时序监测，采用数据识别时长阈和滑动窗口法进行时序关联性分析，分别输出纵向和横向质量波动系数，以综合评价数据的波动一致性，最终实现精确识别多源碳排放数据的质量波动，达到提升碳排放数据可靠性和一致性的技术效果。
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1.基于时序关联性分析的碳排放数据质量波动识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的基于时序关联性分析的碳排放数据质量波动识别方法，其特征在于，以所述数据识别时长阈对所述碳排放长时序数据集进行临期分割，获取临期分割结果，包括：
3.如权利要求2所述的基于时序关联性分析的碳排放数据质量波动识别方法，其特征在于，以所述参比时间序列数据为基准数据，结合滑动窗口法进行所述对比时间序列数据的时序关联性分析，确定多个碳排放数据源的多个时序关联特征，包括：
4.如权利要求3所述的基于时序关联性分析的碳排放数据质量波动识别方法，其特征在于，计算多个所述第一初始参比数据序列与所述第一对比时间序列数据的仿射变换矩阵并生成第一时序关联特征，还包括：
5.如权利要求4所述的基于时序关联性分析的碳排放数据质量波动识别方法，其特征在于，基于多个所述时序关联特征进行多个碳排放数据源的纵向质量波动评价，输出纵向质量波动系数，包括：
6.如权利要求5所述的基于时序关联性分析的碳排放数据质量波动识别方法，其特征在于，对齐多个所述时序关联特
7.如权利要求1所述的基于时序关联性分析的碳排放数据质量波动识别方法，对齐多个所述时序关联特征进行波动一致性分析，获取多个碳排放数据源的多个同期关联特征，之前，包括：
8.如权利要求1所述的基于时序关联性分析的碳排放数据质量波动识别方法，其特征在于，基于目标场景的数据质量波动识别需求，定义数据识别时长阈，其中，所述数据识别时长阈包括多个时长阈值对应多个碳排放数据源的识别需求。
...【技术特征摘要】
1.基于时序关联性分析的碳排放数据质量波动识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的基于时序关联性分析的碳排放数据质量波动识别方法，其特征在于，以所述数据识别时长阈对所述碳排放长时序数据集进行临期分割，获取临期分割结果，包括：
3.如权利要求2所述的基于时序关联性分析的碳排放数据质量波动识别方法，其特征在于，以所述参比时间序列数据为基准数据，结合滑动窗口法进行所述对比时间序列数据的时序关联性分析，确定多个碳排放数据源的多个时序关联特征，包括：
4.如权利要求3所述的基于时序关联性分析的碳排放数据质量波动识别方法，其特征在于，计算多个所述第一初始参比数据序列与所述第一对比时间序列数据的仿射变换矩阵并生成第一时序关联特征，还包括：
5.如权利要求4所述的基于时序关联性分析的碳排放数据质量波动识...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵杰，王青，夏来水，李悦悦，廉帅唯，吴鹏，孟瑜，姜强，杨幸，张青云，张蓓，孙维矫，郭欣，赵景致，
申请(专利权)人：陕西省环境调查评估中心，
类型：发明
国别省市：
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