【摘 要】
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污染物排放监测数据的准确有效性是污染治理的首要前提,而在实际监控过程中由于系统及人为原因导致了污染物排放数据中带有大量的异常数据。本文研究介绍污染物排放监测系统,
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污染物排放监测数据的准确有效性是污染治理的首要前提,而在实际监控过程中由于系统及人为原因导致了污染物排放数据中带有大量的异常数据。本文研究介绍污染物排放监测系统,分析污染物排放异常数据主要来源,划分为系统原因以及人为造假两大类。通过分析人为造假案例,建立了人为原因导致的异常数据的两种数学描述:限值模型和稀释模型。在集成支持向量机CeBag-SVM算法的基础上,引入相似度计算法(MSET),在基分类器的组合方法上由简单的投票机制改进为基于相似度的加权组合法,提出一种新的集成向量机方法WCeBag-SVM算法,并选择UCI数据集中的五种数据检验了该算法的性能。通过研究分析火石灰石-石膏湿法脱硫工艺流程,结合提出的WCeBag-SVM算法建立脱硫系统模型,以实际运行数据进行了实验验证,实验结果表明该方法能够建立更为精确的脱硫系统模型。最后,提出一种基于半监督学习的火电厂污染物排放异常数据检测方法,使用限值和稀释模型在验证数据集上模拟生成异常数据来检测该方法的有效性,仿真实验结果表明本文提出的基于半监督学习的异常检测方法对人为造假导致的火电厂污染物排放异常数据具有较好的检测效果,是一种切实可行的检测方法。
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