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污染源自动监测异常数据识别规则及处理方法探索
被引量：
11
1
作者
魏艳
赖静娴
+2 位作者
周启龙
彭雨林
姜继平
《环境监测管理与技术》
CSCD
2022年第2期56-59,共4页
基于大量污染源自动监测数据的特征分析与异常原因解析,探索建立针对自动监测异常数据的识别规则与标志处理方法,并通过模型训练实现了异常数据的自动标志。经实例验证,该方法可识别异常偏高、异常偏低、异常为0、迟滞不变、逻辑错误等...
基于大量污染源自动监测数据的特征分析与异常原因解析,探索建立针对自动监测异常数据的识别规则与标志处理方法,并通过模型训练实现了异常数据的自动标志。经实例验证,该方法可识别异常偏高、异常偏低、异常为0、迟滞不变、逻辑错误等5种类型的异常数据,按照数据有效性及异常原因进行标志处理,可以为后续数据分析及各类模型训练提供数据基础和保障。
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关键词
污染源
自动监测
异常数据
识别规则
自动标志
模型训练
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职称材料
题名
污染源自动监测异常数据识别规则及处理方法探索
被引量：
11
1
作者
魏艳
赖静娴
周启龙
彭雨林
姜继平
机构
平安
数字信息
科技
(
深圳
)
有限公司
深圳
衡伟环境技术
有限公司
深圳
市生态环境局坪山管理局
南方
科技
大学环境科学与工程学院
出处
《环境监测管理与技术》
CSCD
2022年第2期56-59,共4页
基金
国家自然科学面上基金资助项目(51979136)
广东省普通高校特色创新(自然科学类)基金资助项目(2018KTSCX201)
深圳市科创委技术攻关基金资助项目(JSGG20180508151852303)。
文摘
基于大量污染源自动监测数据的特征分析与异常原因解析,探索建立针对自动监测异常数据的识别规则与标志处理方法,并通过模型训练实现了异常数据的自动标志。经实例验证,该方法可识别异常偏高、异常偏低、异常为0、迟滞不变、逻辑错误等5种类型的异常数据,按照数据有效性及异常原因进行标志处理,可以为后续数据分析及各类模型训练提供数据基础和保障。
关键词
污染源
自动监测
异常数据
识别规则
自动标志
模型训练
Keywords
Pollution source
Automatic monitoring
Abnormal data
Identification rule
Automatic identification
Model training
分类号
X830.3 [环境科学与工程—环境工程]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
污染源自动监测异常数据识别规则及处理方法探索
魏艳
赖静娴
周启龙
彭雨林
姜继平
《环境监测管理与技术》
CSCD
2022
11
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