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申请/专利权人：中节能数字科技有限公司

摘要：本发明公开一种多工况排放数据造假检测方法、装置及系统和存储介质，将企业历史生产数据、排放数据作为模型输入：1建立自适应工况分类模型，判断企业在不同时期所处工况；2建立不同工况下的数据不均衡情况下的统计规则模型，对排放数据是否造假进行判断；3建立不用工况下的分类模型，进行规则提取，对排放数据是否造假进行判断；4建立集成模型，根据模型2和模型3的输出，给出排放数据是否造假的综合判断。本发明可以快速、准确地识别企业排放数据是否造假，从而为保障环境监测质量管控提供及时准确的辅助决策依据。

主权项：1.一种多工况排放数据造假检测方法，其特征在于，所述方法包括：根据企业生产数据以及排放数据建立自适应工况分类模型，以确定企业在不同时期所处工况；建立不同工况下的数据不均衡情况下的统计规则模型，对排放数据是否造假进行判断；建立不同工况下的分类模型，对排放数据是否造假进行判断；建立集成模型，根据所述统计规则模型和所述分类模型的输出，输出排放数据是否造假的综合判断；所述根据企业生产数据以及排放数据建立自适应工况分类模型，具体包括：获取企业生产数据和污染物排放数据；构建如公式1所示的m维生产数据，如公式2所示的n维排放数据； 其中Xp表示m维生产数据，Xe表示n维排放数据，表示获取到的m维生产数据中的第i维生产因子，表示获取到的n维排放数据中的第j维排放因子；对获取的数据打标签，判断是否存在数据作假，得到标签数据y如公式3所示： 以同一时间点和同一设备号所确定的唯一一组Xp，Xe，y元组数据记为一个样本，所有的样本集合作为数据集，将数据集划分为训练集、验证集、测试集；利用所述训练集中的生产数据，建立自适应工况分类模型；基于所述自适应工况分类模型来确定企业在不同时期所处工况；基于所述自适应工况分类模型来确定企业在不同时期所处工况，具体包括：利用k均值聚类算法，建立自适应工况分类模型，如公式4所示：ycond＝f1Xp,k4其中ycond为自适应工况分类模型的输出结果，表示生产数据所对应的工况类型，k表示工况类别个数，工况类别包括正常生产工况、停产工况以及减产工况，减产工况存在不同的减产程度，k的趋势范围设置如公式5所示：k＝2,3,…,105k的初始选择为2，根据集成模型的输出，将验证集造假数据检测的AUC值作为目标，进行迭代，选择最优AUC下的k值，作为工况分类个数；所述建立不同工况下的数据不均衡情况下的统计规则模型，对排放数据是否造假进行判断，具体包括：利用所述自适应工况分类模型，对训练集进行分类，将训练集分成k个工况，得到新的数据组Xp，Xe，y，ycond；在每个工况下对应的排放数据Xe，根据标签y，分成数据正常类和数据造假类数据正常类组合成正常样本，数据造假类组成造假样本，将每个工况下的正常样本分成L份，每一份和对应工况下的数据造假类形成对照组其中r＝1,2,3,…,L；计算L个对照组均值： 按照公式6，得到这个工况下，L个对照组的对应的均值，如公式7所示，其中表示第一个对照组中正常排放数据的均值，表示数据造假数据对应的均值： 在新的排放数据点出现时，根据生产数据确定工况，并基于该工况下的对照组规则公式7，根据新的排放数据点距离第一个对照组中和距离，判断排放数据是否造假，依次计算剩下的L-1个对照组，共得到L个对照组的识别结果；根据L个对照组的识别结果，利用少数服从多数的投票原则，确定该工况下，新的排放对应的数据造假识别结果；所述根据新的排放数据点距离第一个对照组中和距离，判断排放数据是否造假，具体包括：若新的排放数据点距离第一个对照组中更近，则确定识别结果为数据造假；若新的排放数据点距离第一个照组中更近，则确定识别结果为数据未造假；所述建立不同工况下的分类模型，对排放数据是否造假进行判断，具体包括：利用所述自适应工况分类模型，对训练集进行分类，将训练集分成k个工况，得到新的数据组Xp，Xe，y，ycond；将每个工况下对应的生产数据和排放数据Xp，Xe作为输入，标签数据y作为输出，建立分类模型，所述分类模型的输出如公式8所示:yprob＝f2Xp,Xe8其中，yprob表示数据正常、数据造假的概率输出；在新的排放数据点出现时，根据生产数据确定工况，利用该工况下的如公式8所示的分类模型，计算出所述新的排放数据点对应的表示数据是否造假的概率输出；所述建立集成模型，根据所述统计规则模型和所述分类模型的输出，输出排放数据是否造假的综合判断，具体包括：将ycond，ystat，yprob作为输入，标签数据y作为输出，建立集成模型，所述集成模型的输出如公式9所示：ypred＝f3ycond，ystat，yprob9其中ypred为最终识别结果，ystat为统计规则识别结果。

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百度查询： 中节能数字科技有限公司 多工况排放数据造假检测方法、装置及系统和存储介质