监控系统瓦斯浓度数据涉及到一些数据失真问题，像数据缺失、异常值和干扰现象。这时候需要用到一些数据预方法来修复这些问题。比如说，移动平均线方法适合用来平滑短期数据波动，AR 模型法可以修复有规律的异常数据，而时间序列平滑移动法则适合复杂的异常数据。你会想，这些方法到底管不管用？实际上，时间序列平滑移动法就经常用于现场数据中，效果蛮不错的，误差小、可靠性高。所以，针对不同的异常情况，选择合适的补偿方法，才是问题的关键哦！

如果你正在做类似的监控系统项目，不妨考虑下这些方法，结合你的实际数据，效果会比较好。尤其是现场瓦斯浓度数据，多时候这些方法能起到好的补偿作用，让你减少数据误差，提升准确性。

另外，相关的技术资料也不少，可以参考一下类似的技巧，尤其是关于AR 模型和时间序列平滑的应用，有多实践经验。你可以把它们作为参考，做个综合比对。