ISSN 1009-5624 CN 10-2021/TQ 主管:中国乐凯集团有限公司 主办:北京乐凯科技有限公司
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ISSN 1009-5624 CN 10-2021/TQ 主管:中国乐凯集团有限公司 主办:北京乐凯科技有限公司
【摘要】由于影响环境监察结果的因素较多，导致环境监察数据异常识别过程中的准确率不高，为此提出基于多维特征的环境监察数据异常识别方法。在明确目标监察对象数据的影响因素多元化属性基础上，以环境监察数据和对应影响之间的关系为特征指标，从多个维度分析了监察环境特征参量，通过对比实际监察数据与理想监察数据之间的关系，当实际监察数据处于允许阈值范围之外时，则判定此时的数据为异常值，以此完成环境监察数据异常识别。实验测试结果表明，所设计方法识别环境数据异常情况的准确率稳定在 80.0% 以上，其最大值达到了 90.0%，在实际的环境数据分析中具有较好的应用价值。
