一种企业危险废物瞒报漏报风险的智能评估方法

    公开(公告)号:CN114912787A

    公开(公告)日:2022-08-16

    申请号:CN202210486252.4

    申请日:2022-05-06

    Applicant: 南京大学

    Abstract: 本发明提供一种企业危险废物瞒报漏报风险的智能评估方法,获取企业相关数据表,完成数据表间的精确匹配,构建不同行业的产废多维数据库;消除多维数据库中的脏数据,确定时间分辨率进行合并,得到初始样本数据集;利用无监督异常检测集成框架对初始样本数据集进行异常数据的识别、剔除,获得预测数据集;利用预测数据集,进行随机森林模型的训练和验证,对监管时间段内企业的理论产废量和理论产废范围进行预测,计算企业危废产量瞒报漏报概率和数量。本发明基于企业的基础信息和在线监测数据,结合无监督异常检测和有监督机器学习方法,精准预测企业的危废理论产废量和瞒报漏报风险,从而实现危险废物源头的智能监管。

    一种企业危险废物产量源头估算方法

    公开(公告)号:CN117421375A

    公开(公告)日:2024-01-19

    申请号:CN202311381972.5

    申请日:2023-10-24

    Abstract: 本发明提供一种企业危险废物产量源头估算方法,获取企业相关数据表,并进行匹配,构建不同行业的产废多维数据库;确定时间分辨率将数据进行合并和剔除,得到预处理行业数据集;计算数据集每条样本的申报产废量和废水流量的比值作为产废系数,基于3σ原则剔除异常产废系数,计算调整后的均值和标准差;进而乘以目标企业监管时间段废水流量,构建理论产废量置信区间;最终拟合理论产废量高斯分布,计算理论产废量高于该企业危废申报量的概率,即为危废瞒报漏报概率。本发明构建融合多维度产废数据的数据库,基于改进的产废系数和概率论方法,提高危废产量源头估算的精确度和可靠性,从而提高了环境监管的准度和效率。

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