[發明專利]一種基于大數據的環保智能執法應急溯源調度管理方法

有效

• 申請號: 201710905059.9
• 申請日: 2017-09-29
• 公開（公告）號: CN107679743B
• 公開（公告）日: 2021-06-22
• 發明（設計）人: 鄭智民;盧志勇
• 申請（專利權）人: 河北百斛環?？萍加邢薰?/a>
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q50/26;G06N3/00;G06N3/12;G06N3/08
• 代理公司: 北京金蓄專利代理有限公司 11544
• 代理人: 孫巍

本發明提供了一種基于大數據的環保智能執法應急溯源調度管理方法，包括：第一步驟：建立針對執法對象、執法時間、執法人員的個性化三角環境處理效率采集與評估模型；第二步驟：對空氣污染數據執行自適應分層分類降維；第三步驟：利用針對執法對象、執法時間、執法人員的個性化三角環境處理效率采集與評估模型，根據自適應分層分類降維后的空氣污染數據，結合大數據蟻群算法進行持續的訓練細分。

技術領域

本發明涉及大數據領域、機器學習領域、計算機仿真領域、環境保護領域、以及計算機交互系統領域，更具體地說，本發明涉及一種基于大數據的環保智能執法應急溯源調度管理方法。

背景技術

近年來，中國多次爆發大范圍霧霾，霧霾物理成分主要為PM2.5、PM10等，化學成分主要為碳、硫酸鹽、鉛、砷、鎘、銅等，人類呼吸系統無法有效防御，嚴重危害健康。

該污染的發生與工業排放具有密切的相關性，由于長期以來缺乏有效的精細化管理手段，導致環保、城管部門對于違規排放的管理較為粗放。主要體現在兩個方面：

1、溯源不夠精細，時間滯后：例如某地發生大規模污染天氣，執法人員出動應急處理，針對正在排放的工程進行檢查管理。但是，造成當前排放的工廠已經進行過了排放，當執法人員到來時，已“自覺”停止排放，導致撲了個空。

2、人員調度安排的粗放性：污染具有階段性、間歇性，當出現規模污染預警時，執法人員人手極度緊張，疲于應付，降低了執法效率。當平時空氣好時，又出現人手的閑置，降低了執法人力資源的利用效率。

發明內容

本發明所要解決的技術問題是針對現有技術中存在上述缺陷，提供一種基于大數據的環保智能執法應急溯源調度管理方法。

根據本發明，提供了一種基于大數據的環保智能執法應急溯源調度管理方法，包括：

第一步驟：建立針對執法對象、執法時間、執法人員的個性化三角環境處理效率采集與評估模型；

第二步驟：對空氣污染數據執行自適應分層分類降維；

第三步驟：利用針對執法對象、執法時間、執法人員的個性化三角環境處理效率采集與評估模型，根據自適應分層分類降維后的空氣污染數據，結合大數據蟻群算法進行持續的訓練細分。

優選地，第二步驟包括：結合空氣擴散條件作為輸入因子，使用誤差逆向傳播算法訓練的多層前饋神經網絡，建立用于空氣污染溯源和走向預測的前饋模型；執行前饋模型的學習過程，其中采用空氣污染歷史數據作為前饋模型的輸入訓練因子，使用誤差性能函數的最速下降法，通過誤差的反向傳播來逐漸調整網絡前饋模型的權值和閾值，以使網絡前饋模型的輸出誤差不斷減??；并且通過遺傳算法進行前饋模型的關聯校正。

優選地，前饋模型的學習過程包括如下兩個階段：

輸入訓練因子的正向傳播階段，其中輸入訓練因子從輸入層進入網絡，經隱含層后，傳向輸出層，在輸出端產生輸出信號，在此期間，網絡各神經元的權值和閥值保持不變，每一層神經元只影響下一層神經元的輸入和狀態，如果在輸出端沒有得到期望的輸出值，網絡即轉入誤差信號的反向傳播階段；

誤差信號的反向傳播階段，其中將網絡的實際輸出與期望輸出之間的差作為誤差信號，誤差信號由輸出端開始逐層回傳，在此傳播過程中，網絡各神經元的權值和閥值根據誤差反饋進行調整；

其中，輸入訓練因子的正向傳播階段與誤差信號的反向傳播階段交替循環進行，在每完成一次循環時采用實時指標進行污染走向預測。

優選地，每次輸入新的樣本，根據交叉驗證法原理，計算SVM分類器識別率，進行適應度評估，不設定遺傳算法的終止值，終止條件采用比高法，其中如果訓練的識別率高于現有則設為最優參數，否則執行選擇、交叉和變異操作以進一步優化訓練參數。

通過模塊化數據接口多維度地呈現預測結果及溯源結果。