發(fā)布時間：2017-11-15 14:34

  本文關(guān)鍵詞：基于模糊聚類與BP神經(jīng)網(wǎng)絡的環(huán)境污染源數(shù)據(jù)的異常檢測研究

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【摘要】：隨著我國社會生產(chǎn)力與經(jīng)濟建設的快速發(fā)展,環(huán)境污染問題也日益突出,提高污染源監(jiān)測效率對環(huán)境監(jiān)督管理具有重要意義。2015年,寧夏回族自治區(qū)環(huán)境保護廳召開專題會議,研究部署環(huán)境監(jiān)察、監(jiān)測、自動監(jiān)控聯(lián)合執(zhí)法事項。目前,環(huán)境監(jiān)管部門監(jiān)測范圍廣、監(jiān)測數(shù)據(jù)量大,而檢測技術(shù)仍然是簡單的數(shù)學計算或人工審核,無法滿足環(huán)境監(jiān)管部門對真實環(huán)境的判斷與管理。本課題依托寧夏回族自治區(qū)環(huán)境保護科學技術(shù)研究項目《污染源智能數(shù)據(jù)審核與現(xiàn)場信息管理系統(tǒng)開發(fā)研究》,提出基于模糊聚類與BP神經(jīng)網(wǎng)絡的環(huán)境污染源數(shù)據(jù)的異常檢測研究,將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應用到環(huán)境監(jiān)測中,對環(huán)境監(jiān)管系統(tǒng)智能化建設具有重要意義。本文主要研究內(nèi)容：(1)研究基于FCM算法的污染源監(jiān)測數(shù)據(jù)異常檢測。利用隸屬度確定數(shù)據(jù)點之間相關(guān)特性對數(shù)據(jù)劃分聚類,實現(xiàn)環(huán)境污染源數(shù)據(jù)的異常檢測,幫助提高寧夏環(huán)境污染處理效率。(2)研究基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法的污染源數(shù)據(jù)異常值修正。利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡強大的非線性擬合能力,實現(xiàn)對異常數(shù)據(jù)的修正。為環(huán)保部門進行總量考核、監(jiān)督管理工作提供監(jiān)測數(shù)據(jù)異常程度的參考依據(jù)。(3)研究基于FCM與BP神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)合的污染源異常值修正的改進算法,并采用“Z”型讀取法來提高輸入樣本質(zhì)量,改善異常值修正效果。解決了傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法容易陷入局部極小點、收斂速度慢且樣本依賴性強的問題。本文研究了基于模糊聚類與BP神經(jīng)網(wǎng)絡的環(huán)境污染源數(shù)據(jù)的異常檢測和異常值修正。并提出基于FCM與BP神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)合的污染源異常值修正的改進算法。利用仿真實驗,表明了本課題研究的算法對污染源監(jiān)測數(shù)據(jù)異常檢測和異常值修正具有良好的處理效果,相對于傳統(tǒng)的污染源數(shù)據(jù)檢測技術(shù)處理精度高、速度快,為寧夏科學化、信息化的環(huán)境監(jiān)管提供技術(shù)支持。
【學位授予單位】：寧夏大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：X830;TP183

【參考文獻】

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1 張昊;王琪潔;朱建軍;張曉紅;;樣本數(shù)據(jù)預處理對基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的GPS高程擬合的影響[J];大地測量與地球動力學;2011年02期

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本文編號：1190158