本發(fā)明提供一種企業(yè)危險廢物瞞報漏報風險的智能評估方法,獲取企業(yè)相關數據表,完成數據表間的精確匹配,構建不同行業(yè)的產廢多維數據庫;消除多維數據庫中的臟數據,確定時間分辨率進行合并,得到初始樣本數據集;利用無監(jiān)督異常檢測集成框架對初始樣本數據集進行異常數據的識別、剔除,獲得預測數據集;利用預測數據集,進行隨機森林模型的訓練和驗證,對監(jiān)管時間段內企業(yè)的理論產廢量和理論產廢范圍進行預測,計算企業(yè)
危廢產量瞞報漏報概率和數量。本發(fā)明基于企業(yè)的基礎信息和在線監(jiān)測數據,結合無監(jiān)督異常檢測和有監(jiān)督機器學習方法,精準預測企業(yè)的危廢理論產廢量和瞞報漏報風險,從而實現(xiàn)危險廢物源頭的智能監(jiān)管。
聲明:
“企業(yè)危險廢物瞞報漏報風險的智能評估方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業(yè)用途,請聯(lián)系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)