1. 修正实时走航数据平滑处理算法，PM2.5、PM10、VOC采用新的修正算法

feiyu02

2024-07-18 5b0d58c3f7f35f61c0a0437bac3ff708db57fe61

 src/main/kotlin/com/flightfeather/uav/model/epw/EPWDataPrep.kt

@@ -1,45 +1,77 @@
package com.flightfeather.uav.model.epw

import com.flightfeather.uav.lightshare.bean.CompanySOP
import com.flightfeather.uav.common.utils.DateUtil
import com.flightfeather.uav.lightshare.bean.DataVo
import com.flightfeather.uav.model.BaseDataPrep
import com.flightfeather.uav.model.BaseSOP
import com.flightfeather.uav.socket.bean.AirData
import com.flightfeather.uav.socket.bean.AirDataPackage
import com.flightfeather.uav.socket.eunm.FactorType
import com.flightfeather.uav.socket.eunm.UWDeviceType
import kotlin.math.max
import kotlin.math.min
import kotlin.math.round
import kotlin.math.sqrt

class EPWDataPrep : BaseDataPrep<DataVo, CompanySOP>() {
/**
 * 数据平滑预处理
 * 对于最新的一组数据，根据其之前连续的若干数据，进行数据平滑处理
 * @Date 2024.5.16
 */
class EPWDataPrep(val deviceType: UWDeviceType? = UWDeviceType.GRID) : BaseDataPrep<DataVo, BaseSOP>() {

    // 向前检索的数据记录数
    private val ncal = 15

    // 标准差倍数参数
    private val nstd = 3

    // 均值倍数参数
    private val xratio = 3
    // 需要处理的因子类型
    private val calTypes =
//        emptyList<String>()
        WeightType.prep

    // 需要平滑处理的因子类型
    private var calTypes = when (deviceType) {
        UWDeviceType.VEHICLE,
        UWDeviceType.UAV,
        UWDeviceType.BOAT,
        -> WeightType.prepUnderWay
        UWDeviceType.GRID -> WeightType.prepFixed
        else -> WeightType.prepFixed
    }

    // 只需要检查范围和变化幅度的因子类型
    private var rangeTypes = listOf(
        FactorType.PM25.des,
        FactorType.PM10.des,
        FactorType.VOC.des
    )

    // 无需修正的因子类型
    private var noCalTypes = listOf(
        FactorType.TEMPERATURE.des,
        FactorType.HUMIDITY.des,
        FactorType.LNG.des,
        FactorType.LAT.des,
        FactorType.VELOCITY.des,
        FactorType.TIME.des,
        FactorType.WIND_DIRECTION.des,
        FactorType.HEIGHT.des
    )

    private val lastData = mutableListOf<DataVo>()

    override fun mDataPrep(mDataList: List<DataVo>): List<DataVo> {
        mDataList.forEach {
            it.values?.forEach v@{a ->
            it.values?.forEach v@{ a ->
                if (!calTypes.contains(a.factorName)) return@v

                val range = FactorType.getRange(a.factorName) ?: return@v
                // 判断数据是否在合理范围内
                if (a.factorData ?: 0.0 < range.first || a.factorData ?: 0.0 > range.second) {
                if (a.factorData != null && (a.factorData!! < range.first || a.factorData!! > range.second)) {
                    a.factorData = null
                }
            }
        }

//        val newDataList = mutableListOf<DataVo>()
//        mDataList.forEach {
//            newDataList.add(it.copy())
//        }

        var i = ncal
        if (lastData.isNotEmpty()) {
@@ -55,7 +87,7 @@

                if (it.factorData!! > vMax) {
                    val lastDataIndex = i
                    val thisIndex = if (i-ncal<0) 0 else i - ncal
                    val thisIndex = if (i - ncal < 0) 0 else i - ncal
                    val list = mutableListOf<DataVo>()
                    if (lastDataIndex < lastData.size) {
                        list.addAll(lastData.subList(lastDataIndex, lastData.lastIndex + 1))
@@ -63,7 +95,7 @@
                    list.addAll(mDataList.subList(thisIndex, i))

                    // 去除无效值的平均
                    val avg = average(list, it.factorName)
                    val avg = average(list, it.factorName) ?: continue
                    // 去除无效值的标准差
                    val std = standardDeviation(avg.first, list, it.factorName)
                    // 合理最大值
@@ -94,8 +126,96 @@
        return mDataList
    }

    override fun sopPrep(sopList: List<CompanySOP>): List<CompanySOP> {
    override fun sopPrep(sopList: List<BaseSOP>): List<BaseSOP> {
        return sopList
    }


    /**
     * 实时数据平滑处理
     */
    fun mDataPrep2(dataPackage: AirDataPackage): List<DataVo> {
        val vo = dataPackage.toDataVo()
        return mDataPrep2(listOf(vo))
    }

    /**
     * 实时数据平滑处理
     */
    fun mDataPrep2(mDataList: List<DataVo>): List<DataVo> {
        var i = ncal
        if (lastData.isNotEmpty()) {
            i = 0
        }
        while (i < mDataList.size) {
            for (y in mDataList[i].values?.indices ?: 0..0) {
                val it = mDataList[i].values?.get(y) ?: continue
                val vMax = FactorType.getVMax(it.factorName) ?: continue
                it.factorData ?: continue

                if (it.factorData!! > vMax) {
                    val lastDataIndex = i
                    val thisIndex = if (i - ncal < 0) 0 else i - ncal
                    val list = mutableListOf<DataVo>()
                    if (lastDataIndex < lastData.size) {
                        list.addAll(lastData.subList(lastDataIndex, lastData.lastIndex + 1))
                    }
                    list.addAll(mDataList.subList(thisIndex, i))

                    // 去除无效值的平均，当所有数据都是无效值时，暂不做处理
                    average(list, it.factorName)?.let { avg ->
                        // 去除无效值的标准差
                        val std = standardDeviation(avg.first, list, it.factorName)
                        // 合理最大值
                        var maxValue = max(avg.first + std * nstd, avg.first + avg.first * xratio)
                        maxValue = max(maxValue, FactorType.getRange(it.factorName)?.second ?: .0)
                        // 合理最小值
                        val minValue = min(avg.first - std * nstd, avg.first / (1 + xratio))

                        // 判断监测因子是否需要进行平滑处理，
                        if (calTypes.contains(it.factorName)) {
                            // 数据不处于合理范围并且有效个数达标时，采用计算所得均值代替原始值
                            if (avg.second > max(ncal / 5, 2)
                                && (it.factorData!! < minValue || it.factorData!! > maxValue)
                            ) {
                                it.factorData = avg.first
                            }
                        }
                        // 判断量级是否在合理范围内以及变化倍率是否在合理范围内
                        else if (rangeTypes.contains(it.factorName)) {
                            if (isInRange(it) != true || excessiveChange(it) == true) {
                                // 采用计算所得均值代替原始值
                                it.factorData = avg.first
                            }
                        }
                    }
                }
            }

            i++
        }

        // 将新数据的至多最后15个保存下来（已经过预处理），用于下一次的判断
        val newList = mutableListOf<DataVo>()
        val s = if ((mDataList.lastIndex - ncal + 1) < 0) 0 else mDataList.lastIndex - ncal + 1
        mDataList.subList(s, mDataList.lastIndex + 1).forEach {
            newList.add(it.copy())
        }
        // 当新数据与旧数据采样时间差超过1分钟时，认为两组数据已无关联性，清空旧数据
        if (lastData.isNotEmpty() && newList.isNotEmpty()) {
            val lastTime = DateUtil.instance.StringToDate(lastData.last().time)
            val thisTime = DateUtil.instance.StringToDate(newList.first().time)
            if ((thisTime?.time?.minus(lastTime?.time ?: 0) ?: 0) >= (60 * 1000)) {
                lastData.clear()
            }
        }
        lastData.addAll(newList)
        // 确保保存的数据最多只有最新的15个
        while (lastData.size > ncal) {
            lastData.removeAt(0)
        }

        return mDataList
    }

    /**
@@ -103,15 +223,17 @@
     * @param list 监测数据
     * @return 均值和有效数据个数
     */
    private fun average(list: List<DataVo>, factorName:String?): Pair<Double, Int> {
    private fun average(list: List<DataVo>, factorName: String?): Pair<Double, Int>? {
        var t = 0.0
        var c = 0
        list.forEach {
            for (i in it.values?.indices ?: 0..0) {
                val f = it.values?.get(i)
                if (f?.factorName == factorName) {
                    if (f?.factorData != null) {
                        t += f.factorData!!
                    val range = FactorType.getRange(f?.factorName) ?: continue
                    //判断数据是否在合理范围内
                    if ((f?.factorData ?: 0.0) in range.first..range.second) {
                        t += f?.factorData!!
                        c++
                    }
                    break
@@ -122,10 +244,14 @@
        val avg = if (c == 0) {
            0.0
        } else {
            t / c
            round(t / c * 1000) / 1000
        }

        return Pair(avg, c)
        return if (c == 0) {
            null
        } else {
            Pair(avg, c)
        }
    }

    /**
@@ -138,8 +264,9 @@
            for (i in it.values?.indices ?: 0..0) {
                val f = it.values?.get(i)
                if (f?.factorName == factorName) {
                    if (f?.factorData != null) {
                        t += (f.factorData!! - avg) * (f.factorData!! - avg)
                    val range = FactorType.getRange(f?.factorName) ?: continue
                    if ((f?.factorData ?: 0.0) in range.first..range.second) {
                        t += (f?.factorData!! - avg) * (f.factorData!! - avg)
                        c++
                    }
                    break
@@ -153,4 +280,32 @@
            sqrt(t / (c - 1))
        }
    }

    /**
     * 判断数据是否在正常量程内
     */
    private fun isInRange(airData: AirData): Boolean? {
        val range = FactorType.getRange(airData.factorName) ?: return null
        //判断数据是否在合理范围内
        return (airData.factorData ?: 0.0) in range.first..range.second
    }

    /**
     * 判断连续的数据量级上升幅度是否过大
     */
    private fun excessiveChange(airData: AirData): Boolean? {
        airData.factorData ?: return null
        if (lastData.isEmpty()) return false
        val latestData = lastData.last()
        // 结果倍率
        var m = 1.0
        for (i in latestData.values?.indices ?: 0..0) {
            val f = latestData.values?.get(i)
            if (f?.factorName == airData.factorName) {
                m = airData.factorData!!.div(f?.factorData ?: airData.factorData!!)
                break
            }
        }
        return m > FactorType.getMultiplier(airData.factorName)
    }
}