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随着工业经济的快速发展，废气排放问题日益严重，对环境和人类健康造成严重影响，加强废气排放的监管和控制已成为我国环境保护工作的重点，废气在线监测技术作为一种实时、连续监测废气排放的重要手段，在我国得到广泛应用，本文针对废气在线监测数据超标判定问题，研究并提出一种基于数据挖掘和机器学习的超标判定方法，以期为我国废气排放监管提供技术支持。
废气在线监测数据超标判定方法
1、数据预处理
（1）数据清洗：对废气在线监测数据进行清洗，去除异常值、缺失值等，确保数据质量。
（2）数据标准化：将不同类型的废气在线监测数据（如温度、压力、流量等）进行标准化处理，使其具有可比性。
（3）特征选择：根据废气排放特点，选取与超标判定相关的特征，如浓度、时间、气象等。
2、数据挖掘
（1）关联规则挖掘：运用关联规则挖掘算法（如Apriori算法）分析废气在线监测数据，找出可能导致超标的关键因素。
（2）聚类分析：运用聚类分析算法（如K-means算法）对废气在线监测数据进行聚类，将相似数据归为一类，便于后续分析。
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3、机器学习
（1）模型选择：根据废气在线监测数据的特点，选择合适的机器学习模型，如支持向量机（SVM）、决策树、神经网络等。
（2）模型训练与优化：将预处理后的数据输入到机器学习模型中，进行训练和优化，提高模型的预测精度。
4、超标判定
（1）设定超标阈值：根据国家和地方相关标准，确定废气在线监测数据的超标阈值。
（2）超标判定：将训练好的机器学习模型应用于实际监测数据，判断是否超过设定的超标阈值。
方法应用与案例分析
1、应用场景
本文提出的方法可应用于以下场景：
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（1）工业园区废气排放监管；
（2）重点污染源企业在线监测数据超标判定；
（3）城市空气质量监测预警。
2、案例分析
以某工业园区为例，运用本文提出的方法对废气在线监测数据进行超标判定，对数据进行预处理，包括数据清洗、标准化和特征选择，采用关联规则挖掘和聚类分析，找出可能导致超标的关键因素，利用机器学习模型进行超标判定，发现部分企业存在超标排放现象。
本文针对废气在线监测数据超标判定问题，研究并提出一种基于数据挖掘和机器学习的超标判定方法，该方法在实际应用中取得了较好的效果，为我国废气排放监管提供了技术支持，可进一步优化该方法，提高其准确性和适用性，为我国环境保护事业贡献力量。
标签： #废气在线监测数据超标判定
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