一种企业生产排放数据智能处理方法与流程

技术特征：
1.一种企业生产排放数据智能处理方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取企业的排放数据，并基于时间将所述排放数据进行分段，得到至少两个数据块；通过所有数据块中数据的数值分布情况确定数据块中每个排放数据的异常程度，根据历史排放数据中的异常数据获取异常阈值，基于异常阈值将数据块划分为混乱区域和正常波动区域；通过预设参数的dbscan聚类算法对排放数据进行聚类压缩，获取混乱区域的混乱程度，以及正常波动区域的混乱程度；所述预设参数包括邻域半径、邻域密度阈值和最大可达密度距离；改变所述预设参数中的邻域半径，得到新的混乱程度，基于混乱程度的变化获取最佳邻域半径；以最优邻域半径对所述排放数据进行聚类压缩。2.根据权利要求1所述的一种企业生产排放数据智能处理方法，其特征在于，所述异常程度的获取方法为：计算每个数据块与预先选取的标准波动数据块之间的余弦相似度，以每个数据块中的排放数据与标准波动数据块对应位置的排放数据之间的差值绝对值作为该排放数据的偏离程度，通过所述余弦相似度和所述偏离程度获取对应排放数据的所述异常程度。3.根据权利要求1所述的一种企业生产排放数据智能处理方法，其特征在于，所述异常阈值的获取方法为：在历史排放数据中选取预设数量的异常数据，计算选取的异常数据的异常程度并求平均值作为所述异常阈值。4.根据权利要求1所述的一种企业生产排放数据智能处理方法，其特征在于，所述基于异常阈值将数据块划分为混乱区域和正常波动区域，包括：将异常程度高于所述异常阈值的排放数据划分为混乱区域，否则划分为正常波动区域。5.根据权利要求1所述的一种企业生产排放数据智能处理方法，其特征在于，所述混乱程度的获取方法为：对于混乱区域，获取同一数值的排放数据的数量在混乱区域包括的所有排放数据中的占比作为该数值的出现概率，基于所有数值的出现概率利用信息熵公式计算混乱区域的所述混乱程度；对于正常波动区域，获取同一数值的排放数据的数量在正常波动区域包括的所有排放数据中的占比作为该数值的出现概率，基于所有数值的出现概率利用信息熵公式计算正常波动区域的所述混乱程度。

技术总结
本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种企业生产排放数据智能处理方法，该方法获取企业的排放数据，并基于时间将排放数据进行分段，得到至少两个数据块；通过所有数据块中数据的数值分布情况确定数据块中每个排放数据的异常程度，将数据块划分为混乱区域和正常波动区域；通过预设参数的DBSCAN聚类算法对排放数据进行聚类压缩，获取混乱区域的混乱程度，以及正常波动区域的混乱程度；改变预设参数中的邻域半径，得到新的混乱程度，基于混乱程度的变化获取最佳邻域半径；以最优邻域半径对排放数据进行聚类压缩。本发明能够使数据的异常信息保存更为完整，同时保证了数据的压缩率。同时保证了数据的压缩率。同时保证了数据的压缩率。


技术研发人员：王宝凤 马立丰
受保护的技术使用者：南通坤鹏科技有限公司
技术研发日：2022.10.17
技术公布日：2022/11/11