基于大数据构建污染源在线监控数据有效性评估模型研究

论文摘要

为规范污染源监管,落实排污单位主体责任,提高污染源在线监控数据质量,确保在线监控数据全面、准确、客观、真实。以乌海及周边地区在线监控数据为试点,通过数据挖掘和机器学习算法,构建了异常检测和有效性智能评估模型,以识别在线监控数据的异常模式,评估在线监控数据有效性,切实发挥在线监控数据的效能,更好地服务于生态环境保护监管。

论文目录

• 1 引言
• 2 在线监控数据有效性分析基本情况
• 3 模型构建方法
•   3.1 数据预处理
•     （1） 前向递补, 用最近的有效数据代替缺失值, 算式为:
•     （2） 均值替代, 用相同时间段的数据均值替代缺失值, 算式为:
•   3.2 构建数据有效性评估模型
•     3.2.1 构建异常检测模块
•       3.2.1.1 基于箱线图的异常值检测
•       3.2.1.2 基于K-Sigma的异常值检测
•     3.2.2 建设有效性智能评估模块
•       3.2.2.1 时间窗口确定
•       3.2.2.2 异常概率建模
•       3.2.2.3 有效性指数建模
•   3.3 结果输出
• 4 结语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 王晓东,李瑞强,张巍,郭雪征

关键词: 在线监控数据,数据预处理,异常检测,有效性智能评估

来源: 绿色科技 2019年16期

年度: 2019

分类: 农业科技,工程科技Ⅰ辑

专业: 环境科学与资源利用

单位: 内蒙古自治区环境信息中心

分类号: X84

DOI: 10.16663/j.cnki.lskj.2019.16.068

页码: 174-175

总页数: 2

文件大小: 104K

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