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申请/专利权人：深圳深态环境科技有限公司;深圳市生态环境智能管控中心
摘要：本发明涉及数据质量检查技术领域，具体为一种危险废物管理数据异常判断方法，包括以下步骤，基于废物管理流程数据，分析危险废物管理的业务流程，采集并记录废物处理的类型、数量、时间和位置数据，生成废物流程分析数据。本发明中，通过分析废物处理的业务流程和记录关键数据，增强数据的准确性和一致性，识别处理环节间的逻辑依赖，评估数据流动和处理过程中的关键联系，提高发现和解决数据异常的能力，对关键特征的识别与权重分配，提高废物处理需求预测的准确度，通过设定异常检测标准并执行数据质量分析，增强对异常数据点的识别能力，规避环境污染和安全事故，提升数据管理的整体效率和安全性，确保数据分析结果的可靠性。
主权项：1.一种危险废物管理数据异常判断方法，其特征在于，包括以下步骤：基于废物管理流程数据，分析危险废物管理的业务流程，采集并记录废物处理的类型、数量、时间和位置数据，生成废物流程分析数据；基于所述废物流程分析数据，执行数据差异性分析，对比多个环节的处理量和处理时间，识别处理环节间的逻辑依赖关系，生成依赖关系分析网络；基于所述依赖关系分析网络，识别多个废物处理环节中废物处理类型和环节的关键特征，并计算多个特征的影响力分数，生成关键特征识别信息；基于所述关键特征识别信息，结合历史数据，对多个数据处理环节的关键特征进行权重分配，对废物处理需求量进行预测，生成处理规模预测模型；基于所述处理规模预测模型，计算多种废物类型的处理需求预测值，通过与过往同期数据进行对比分析，调整模型参数优化预测精度，生成预测参数调整结果；基于所述预测参数调整结果，设定异常检测标准并执行数据质量分析，结合历史数据模式，识别并记录异常数据点，生成异常数据判断结果。
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百度查询： 深圳深态环境科技有限公司 深圳市生态环境智能管控中心 一种危险废物管理数据异常判断方法
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