大气污染物多模式融合核算模型后处理方法
文献发布时间:2024-04-18 20:00:50
技术领域
本发明涉及环境监测分析技术领域,具体为大气污染物多模式融合核算模型后处理方法。
背景技术
工业园区是工业生产的集中地,对地方经济发展起着至关重要的作用,同时也是污染物排放的大户。
在生态文明建设过程中,控制工业园区大气污染物排放的强度和总量是地方空气环境水平稳定提高的关键点。准确核算工业园区污染物排放量是为园区制定合理排放指标、科学制定减排计划的基础。
目前尽管工业园区重点企业的有组织排污口大部分已经安装在线监测仪器,但仍然有无组织排放等排放形式难以通过在线监测手段进行监管。因此,在监测过程中存在数据缺失、仪器误差等问题。
已开发的大气污染物多模式融合核算模型虽然能够对园区实际排放量进行在线核算,但难以避免因监测仪器误差、数据缺失、核算模型误差等因素造成的核算结果无效或误差过大等问题。这也直接影响针对园区制定的合理排放指标、合理减排等计划。
有鉴于此,急需设计开发一套通过异常值识别和插值与外推数据进行大气污染物多模式融合核算模型后处理的方法。
发明内容
基于此,有必要针对现有大气污染物多模式融合核算模型因监测仪器误差、数据缺失、核算模型误差等因素造成的核算结果无效或误差过大等问题,提供一种大气污染物多模式融合核算模型后处理方法。
为实现上述目的,本发明采用了以下技术方案:
大气污染物多模式融合核算模型后处理方法,其包括以下步骤:
S1.获取大气污染物多模式融合核算模型一个核算区间的核算结果数据;核算结果数据包括排放时间和对应的排放量、核算相对误差;
S2.将核算结果数据进行异常数据识别筛除,得到实际保留排放量数据集合I
S21.将核算结果数据中核算相对误差小于一个预设误差值c的数据筛选出,得到初步筛选数据;
S22.通过图基检验法和/或3σ原则迭代法计算出初步筛选数据中排放量的最大值阈值y
S23.依据二次筛选数据中的排放时间时序,通过最大近邻差值法计算出相邻排放量的近邻差值序列d
S24.计算出实际保留排放量数据集合I
;其中,i表示数据编号,y
S3.通过K近邻算法或者线性回归对实际保留排放量数据集合I
进一步的,图基检验法计算初步筛选数据中排放量的最大值阈值y
S201.计算最大值阈值y
S202.将最大值阈值y
S203.重复步骤S202进行迭代,直到排放量平均值容差小于或等于0.001,或排放量中小于最大值阈值y
进一步的,在图基检验法不具备收敛性时,则替换使用3σ原则迭代法;3σ原则迭代法计算出初步筛选数据中排放量的最大值阈值y
S211.计算最大值阈值y
S212.将最大值阈值y
S213.重复步骤S212进行迭代,直到排放量平均值容差小于或等于0.001,或排放量中小于最大值阈值y
进一步的,对实际保留排放量数据集合I
(1)若
(2)若
进一步的,将核算结果数据进行异常数据识别筛除前,先判断核算区间内排放量的数据量N是否满足N>a;是则进行异常数据识别筛除;其中,a是预设常数。
进一步的,核算结果数据中的排放量为每小时污染物排放量;根据填补后的完整排放量数据
进一步的,大气污染物包括NO
进一步的,当以大气污染物NO
当以大气污染物SO
与现有技术相比,本发明的有益效果包括:
1、本发明通过对大气污染物多模式融合核算模型的核算结果数据进行多种异常值识别,有效移除异常值,并对缺失数据通过插值和外推方式填补,相对准确地复原缺失数据,提高了核算结果的准确度和稳定度;
2、本发明针对不同的大气污染物即不同的核算因子采用准确度更高的异常值识别方式,进一步有效移除异常值,提高核算结果的稳定度和准确度。
附图说明
参照附图来说明本发明的公开内容。应当了解,附图仅仅用于说明目的,而并非意在对本发明的保护范围构成限制。其中:
图1为本发明实施例1介绍的大气污染物多模式融合核算模型后处理方法的流程图;
图2为基于图1的异常数据识别筛选填补过程的流程图;
图3为基于图1的实际后处理数据结果示意图。
具体实施方式
容易理解,根据本发明的技术方案,在不变更本发明实质精神下,本领域的一般技术人员可以提出可相互替换的多种结构方式以及实现方式。因此,以下具体实施方式以及附图仅是对本发明的技术方案的示例性说明,而不应当视为本发明的全部或者视为对本发明技术方案的限定或限制。
实施例1
请参阅图1,本实施例介绍了大气污染物多模式融合核算模型后处理方法,主要是对大气污染物多模式融合核算模型的核算结果数据的异常数据进行筛选,进而方便预估更为准确的污染物排放量。
大气污染物多模式融合核算模型后处理方法的具体步骤如下:
S1.获取大气污染物多模式融合核算模型一个核算区间的核算结果数据;所述核算结果数据包括排放时间和对应的排放量、核算相对误差。
核算结果数据不仅包含排放时间(小时)、排放量(吨)、核算相对误差(%),还包含核算区间的数据量N以及核算起始时间x
在进行异常数据识别筛除前,首先需要确认核算区间的数据量N是否充足,即是否满足N>a;a是可调整的预设常数。这是决定是否进行后处理的条件。若数据量N达到条件,则开始对核算结果数据进行异常数据识别并筛除的操作。
S2.将所述核算结果数据进行异常数据筛除,得到实际保留排放量数据集合I
S21.将所述核算结果数据中核算相对误差小于一个预设误差值c的数据筛选出,得到初步筛选数据;
;
;
x
S22.通过图基检验法和/或3σ原则迭代法计算出所述初步筛选数据中排放量的最大值阈值y
采用图基检验法计算初步筛选数据中排放量的最大值阈值y
计算最大值阈值y
为获得全部许可值y
...(1)
式(1)中,new_thres为一次迭代后的异常高值阈值,new_Q
以式(1)进行迭代,直到排放量平均值容差小于或等于0.001,或小于阈值的排放量数据量小于或等于总数据量的30%,此时迭代得到的异常高值阈值即为全部许可值y
每次迭代都会更新异常高值阈值,进而筛选掉一些数据,将迭代后剩余的排放量数据进行平均值计算,本次迭代后的排放量平均值和上次迭代后的排放量平均值进行差值计算,即为排放量平均容差,若排放量平均容差几乎为0时,则说明迭代前后基本不变,认为其收敛,可以停止迭代。
在少数情况下,图基检验迭代不具备收敛性,则替换使用3σ原则,方法为:
其中,
为获得全部许可值y
...(2)
式(2)中,new_thres为一次迭代后的异常高值阈值,
以式(2)进行迭代,直到排放量平均值容差小于或等于0.001,或小于阈值的排放量数据量小于或等于总数据量的30%,此时迭代得到的异常高值阈值即为全部许可值y
本实施例是针对大气污染物排放量进行预估。大气污染物包括NO
S23.依据所述二次筛选数据中的排放时间时序,通过最大近邻差值法计算出相邻排放量的近邻差值序列d
在异常高值阈值以下、全部许可值以上的区间中,使用最大近邻差值方法保留逐步合理上升的排放量数据。
根据排放量时间变化的稳定性假设,需要进一步对排放量的时序差值(即为一阶导数)进行最大值筛选,使用最大近邻差值方法首先计算出相邻排放量数据差值:
再对d
。
S24.计算出实际保留排放量数据集合I
;其中,i表示数据编号。
因此,在初步筛选数据中小于或等于全部许可值y
S3.通过K近邻算法或者线性回归对实际保留排放量数据集合I
基于实际保留排放量数据集合I
其中,b为预设值,是一个可调整的常数,决定是否使用K近邻算法的条件,一般取值为10。
对于实际保留排放量数据集合I
K近邻算法(K-Nearest Neighbor)通过测量特征值之间的距离进行回归,邻近点的计算权重与距离成反比,距离越近,权重越大;对于待回归数值
其中
I
根据填补后的完整排放量数据
本实施例通过获取大气污染物多模式融合核算模型的核算结果数据,识别并移除核算结果数据中的异常数据,对保留的有效数据进行插值和外推出时间序列中的缺失数据,基于填补后的完整数据计算核算区间时间段内园区污染排放总量以及预估污染物年排放总量。
请参阅图3,为实际后处理数据结果示意图,横坐标为排放时间,纵坐标为排放量。从图中可以看出,浅灰色点线连接线条为大气污染物多模式融合核算模型的核算结果,深灰色点线连接线条为经异常值识别筛选后的实际保留排放量数据。图3中,位于上方深色横线为排放量最大值阈值,位于下方浅色横线为全部许可值。
因此,本实施例通过对大气污染物多模式融合核算模型的核算结果进行多种异常值识别,有效移除异常值,并对缺失数据通过插值和外推方式填补,相对准确地复原缺失数据,提高了核算结果的准确度和稳定度,且不同的核算因子采用准确度更高的异常值识别方式,进一步有效移除异常值,提高核算结果的稳定度和准确度。
实施例2
本实施例介绍了介绍一种计算机终端,其包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,处理器执行程序时实现上述大气污染物多模式融合核算模型后处理方法的步骤。在应用时,可以软件的形式进行应用,如设计成独立运行的程序,安装在计算机终端上,计算机终端可以是电脑、智能手机等。也可以设计成嵌入式运行的程序,安装在计算机终端上,如安装在单片机上。
实施例3
本实施例介绍一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,程序被处理器执行时,实现上述大气污染物多模式融合核算模型后处理方法的步骤。在应用时,可以软件的形式进行应用,如设计成计算机可读存储介质可独立运行的程序,计算机可读存储介质可以是U盘,设计成U盾,通过U盘设计成通过外在触发启动整个方法的程序。
本发明的技术范围不仅仅局限于上述说明中的内容,本领域技术人员可以在不脱离本发明技术思想的前提下,对上述实施例进行多种变形和修改,而这些变形和修改均应当属于本发明的保护范围内。
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