[发明专利]一种基于特征数据库的工业污水污染物溯源分析方法

摘要

一种基于特征数据库的工业污水污染物溯源分析方法，属于工业污水污染物监管技术领域。其特征包括：建立各类型工厂污染物参数的特征权重数据库M，采集目标区域各工厂排泄污水的污染物数据，构建目标区域工厂排污的特征数据样本库N，利用所述特征数据样本库N构建KD-tree的类变量，输入混合工业废水的各污染物测量值待识别向量z，采用所述kNN分类器与特征数据样本库N中的数据进行匹配识别，完成污染物溯源。本发明能够完成各种区域混合工业废水的污染物溯源，快速有效的给出目标排放工厂的排序，适用性与普遍性强，为政府相关职能部门按次序排查污染来源工厂提供了技术支持，大大提高了排查效率和成功率。

主权项

一种基于特征数据库的工业污水污染物溯源分析方法，其特征在于，(1)收集各类型工厂主要排放污水的污染物参数，建立各类型工厂污染物参数的特征权重数据库M；(2)采集目标区域各工厂排泄污水的污染物数据，构建目标区域工厂排污的特征数据样本库N；(3)利用所述特征数据样本库N构建KD‑tree的类变量，作为kNN分类器的识别模型；(4)通过集成式污染物采集工控机获取或者直接手动输入混合工业废水的各污染物测量值，作为待识别向量z；(5)采用所述kNN分类器与特征数据样本库N中的数据进行匹配识别，在匹配过程中，利用所述特征权重数据库M按照工厂类型对目标工厂进行加权，根据匹配程度给出目标排放工厂排序；采用加权投票法进行类别判定，采取少数服从多数的原则，近邻中哪个类别的点最多就分为哪类，权重根据特征权重数据库M按工厂类型进行选取；对特征向量进行归一化，降低变量值域对距离的影响；采用主成分分析的方法，降低高维度对距离衡量的影响；所述kNN分类器的核心识别算法为：Input：所述特征数据样本库N的训练样本集D，所述待识别向量z，样本的类别标签集L；Output：c_z∈L，即样本向量的类别；for each样本y∈D do计算z到y的距离d(z,y)end选择k个与z距离最近的训练样本构成集合N，$c_z=\underset{v\∈L}{\arg \max }{\mathrm{\Σ}}_{y\∈N}I(v=\mathrm{class}\left(c_y\right))$其中，k为预定识别的目标排放工厂的个数，I(·)为指示函数，如果条件成立值为1，如果条件不成立值为0；d(z,y)是待识别样本与训练样本库中样本的相似度度量，表示特征空间内两个点的距离；(6)按顺序显示目标排放工厂名称。