基于多维特征的环境监察数据异常识别研究

由于影响环境监察结果的因素较多,导致环境监察数据异常识别过程中的准确率不高,为此提出基于多维特征的环境监察数据异常识别方法。在明确目标监察对象数据的影响因素多元化属性基础上,以环境监察数据和对应影响之间的关系为特征指标,从多个维度分析了监察环境特征参量,通过对比实际监察数据与理想监察数据之间的关系,当实际监察数据处于允许阈值范围之外时,则判定此时的数据为异常值,以此完成环境监察数据异常识别。实验测试结果表明,所设计方法识别环境数据异常情况的准确率稳定在80.0%以上,其最大值达到了90.0%,在实际的环境数据分析中具有较好的应用价值。