污染源自动监测异常数据识别规则及处理方法探索

摘要：

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

所属期刊栏目：34

分类号：X830.3(环境监测)

资助基金：国家自然科学基金;广东省普通高校特色创新自然科学类基金资助项目;深圳市科创委技术攻关基金资助项目

在线出版日期：2022-05-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：56-59