申请/专利权人：中山市环境保护技术中心

申请日：2023-12-28

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117473464B

主分类号：G06F18/27

分类号：G06F18/27;G06Q10/063;G06F18/214;G06F18/243

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.02#授权;2024.02.20#实质审查的生效;2024.01.30#公开

摘要：本发明涉及数据处理领域，具体涉及基于大数据分析的企业环境治理数据处理系统，该系统包括：根据企业环境数据获取若干采样数据；将每个采样数据所在段中的企业环境数据作为每个采样数据的初始邻域数据；获取每个采样数据的初始邻域数据的离散程度对每个采样数据的初始邻域数据进行删减或者扩展，获取每个采样数据的邻域数据；获取每个采样数据对应的消耗量特征值以及排放量特征值，得到每个采样数据的每对典型相关变量的相关系数，获取每个采样数据的多维特征构建孤立森林，获取每个采样数据的初始异常得分，得到每个采样数据的异常得分，根据每个采样数据的异常得分，得到回归模型。本发明提高了回归模型的精度。

主权项：1.基于大数据分析的企业环境治理数据处理系统，其特征在于，所述系统包括：企业环境数据采集模块，用于采集企业环境数据，所述企业环境数据包括消耗量数据及排放量数据；采样数据的邻域数据获取模块，用于将企业环境数据划分为若干个段，并将每个段的中心位置的企业环境数据记为采样数据，得到若干采样数据；将每个采样数据所在段中的企业环境数据作为每个采样数据的初始邻域数据；根据采样数据以及采样数据的初始邻域数据对应的消耗量数据以及排放量数据，获取每个采样数据的初始邻域数据的离散程度；根据每个采样数据的初始邻域数据的离散程度对每个采样数据的初始邻域数据进行删减或者扩展，获取每个采样数据的邻域数据；采样数据的异常得分获取模块，用于根据采样数据以及采样数据的邻域数据对应的消耗量数据，获取每个采样数据对应的消耗量特征值；根据采样数据以及采样数据的邻域数据对应的排放量数据，获取每个采样数据对应的排放量特征值；根据每个采样数据对应的排放量特征值以及消耗量特征值，获取每个采样数据的每对典型相关变量的相关系数；以每个采样数据的邻域数据个数、对应的消耗量特征值、对应的排放量特征值以及每对典型相关变量的相关系数，构成每个采样数据的多维特征；根据每个采样数据的多维特征构建孤立森林，获取每个采样数据的初始异常得分；根据采样数据以及采样数据的邻域数据对应的消耗量数据的波动和排放量数据的波动程度，对每个采样数据的初始异常得分进行修正，获取每个采样数据的异常得分；所述根据采样数据以及采样数据的邻域数据对应的消耗量数据的波动和排放量数据的波动程度，对每个采样数据的初始异常得分进行修正，获取每个采样数据的异常得分，包括的步骤为： 式中，代表第个采样数据的异常得分；代表采样数据对应的排放量数据的种类数；代表第个采样数据以及第个采样数据的所有邻域数据对应的第种排放量数据的一阶差分值的标准差；代表采样数据对应的消耗量数据的种类数；代表第个采样数据以及第个采样数据的所有邻域数据对应的第种消耗量数据的一阶差分值的标准差；代表第个采样数据的初始异常得分；代表归一化函数；回归模型获取模块，用于根据每个采样数据的异常得分获取异常得分矩阵对目标函数进行修正，获取回归模型；所述根据每个采样数据的异常得分获取异常得分矩阵对目标函数进行修正，获取回归模型，包括的步骤为：利用K折交叉验证的方式获取偏最小二乘法的目标函数的最终循环次数，记为；获取第一次循环过程中的解释变量矩阵：解释变量矩阵的大小为，其中为采样数据对应的消耗量数据的种类数，代表采样数据的个数；按照采样数据的采集时间的顺序，将每个采样数据对应的每个消耗量数据作为解释变量矩阵的一行数据，得到第一次循环过程中的解释变量矩阵；获取第一次循环过程中的被解释变量矩阵：被解释变量矩阵的大小为，为采样数据对应的排放量数据的种类数，代表采样数据的个数；按照采样数据的采集时间的顺序，将每个采样数据对应的每个排放量数据作为解释变量矩阵的一行数据，得到第一次循环过程中的被解释变量矩阵； 式中，代表第1个采样数据的异常得分；代表第2个采样数据的异常得分；代表第个采样数据的异常得分；代表异常得分矩阵；将最大特征值对应的特征向量，作为第一次循环过程中解释变量的权重系数；将最大特征值对应的特征向量，作为第一次循环过程中被解释变量的权重系数； 式中，代表异常得分矩阵；代表第一次循环过程中的解释变量矩阵；代表第一次循环过程中的被解释变量矩阵；表示第一次循环过程中被解释变量的权重系数；表示第一次循环过程中解释变量的权重系数；代表偏最小二乘法的第一次循环的目标函数； 式中，代表第一次循环过程中的解释变量矩阵；代表第一次循环过程中的被解释变量矩阵；表示第一次循环过程中解释变量的权重系数；代表第二次循环过程中的解释变量矩阵；代表第二次循环过程中的被解释变量矩阵；的获取方法为；的获取方法为；使用第一次循环的目标函数的获取方法，获取第二次循环的目标函数，以此类推，直至获取第次循环的目标函数即可停止；根据第次循环的目标函数得到偏最小二乘法的回归模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中山市环境保护技术中心 基于大数据分析的企业环境治理数据处理系统

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