[发明专利]基于高维异常检测模型的环境监测数据造假手段识别方法

说明书

本发明提供了一种基于高维异常检测模型的环境监测数据造假手段识别方法，用于解决环境监测数据造假手段识别工作任务重、难度大的问题。所述方法包括：对环境监测数据进行质量评估；对环境监测数据的造假手段进行分类；对环境监测数据中的“数据识别型造假手段”进行智能识别。本发明基于高维异常检测模型理论，和多维统计分析、空间分析、指标画像分析等多种分析技术，建立了在线环境监测数据的造假手段识别模型，形成了丰富的疑似造假分析成果，从企业的各种属性分析疑似度，对环境监测数据的造假手段进行自动识别、预警和告警，提升了环保部门监测人员的工作效率，有效的加强了环境控制和企业监督，为更好地践行国家环保政策提供了一个智能化的监管平台。

技术领域

本发明属于环境监测与保护领域，具体涉及一种基于高维异常检测模型的环境监测数据造假手段识别方法。

背景技术

随着人口的增多和文明的发展，人们对生存环境的问题越来越关注，国家对环保行业也高度重视。我国强力推进污染治理，已相继发布“大气十条”、“水十条”，全面治理大气和水环境领域的污染。随着国家对环保行业的逐渐重视和污染源自动监控数据应用的深入与广泛，一些企业却为了逃避监管和处罚，对自动监控设备进行私自改造，甚至对数据进行造假。因此，识别对自动监控数据的造假行为、依法对造假企业进行监管是环保部门的重要工作之一。

目前，我国国家重点监控企业多达1.4万家，而环保部门监测人员有限，单单依靠人工监测难度大、任务重。在大数据时代，如何对环保部门目前掌握的海量自动监测数据进行充分挖掘分析，建立监测数据自动识别告警预警模型，智能地识别造假手段、造假行为、造假企业，提高环境数据造假行为监测精准度，提升环保部门监测人员工作效率，更好地践行国家环保政策，成为当下环保部门数据监测工作的一个新的探索方向。

发明内容

本发明实施例要解决的技术问题对环境监测数据的造假手段识别的人工监测难度大、任务重，提供一种环境监测数据造假手段识别方法，所述方法通过选择适当的异常检测算法检测变点，在变点的基础上构建造假手段识别模型，对所述环境监测数据的造假手段进行识别，从而建立监测数据自动识别告警预警模型，提升环保部门监测人员工作效率，更好的践行国家环保政策。

为解决上述技术问题，本发明实施例提供一种基于高维异常检测模型的环境监测数据造假手段识别方法，所述方法包括如下步骤：

步骤S1，对环境监测数据进行质量评估；

步骤S2，对环境监测数据的造假手段进行分类；

步骤S3，对环境监测数据中的“数据识别型造假手段”进行智能识别。

进一步地，所述方法还包括：

步骤S4，推送识别结果到相关用户。

进一步地，所述步骤S1中的质量评估，包括：数据的完整性、变异性、重复性与可用性、及达标性分析。

进一步地，

所述数据的完整性，包括：零值、空值；

所述数据的变异性，包括：负值、异常大值、异常小值；

所述数据的重复性与可用性，包括数据的运行时长；

所述达标性分析，包括超标值或超标率。

进一步地，所述步骤S2中对造假手段进行分类，包括：可依据在线监测数据识别的数据识别型造假手段，与难以依据在线监测数据识别的非数据识别型造假手段。

进一步地，所述步骤S3包括：

步骤S31，选择异常检测算法，并检测变点；

步骤S32，根据所述步骤S31检测出的变点，构建造假手段识别模型；