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    基于關(guān)聯(lián)規(guī)則算法的水體污染預(yù)警研究

    2014-10-20 06:04:54董文倩張麒彭佳紅
    電腦知識與技術(shù) 2014年25期
    關(guān)鍵詞:Apriori算法數(shù)據(jù)挖掘預(yù)警

    董文倩 張麒 彭佳紅

    摘要:關(guān)聯(lián)規(guī)則是一種重要的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),結(jié)合水體污染的特點,應(yīng)用關(guān)聯(lián)挖掘中的Apriori算法,分析水體污染排放量和水體中重金屬含量之間的關(guān)系,同時分析工業(yè)、生活分別與水體重金屬含量之間的關(guān)系,對水體重金屬污染物有一定的預(yù)警作用。

    關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)挖掘;Apriori算法;水體污染;重金屬;預(yù)警

    中圖分類號: TP301 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:1009-3044(2014)25-5985-03

    1 概述

    隨著社會經(jīng)濟(jì)的迅猛發(fā)展和工業(yè)化程度的不斷提高,污染物的排放已使環(huán)境日趨惡化,直接或間接給生物的生存帶來威脅,并危及人類健康。重金屬污染與其他有機(jī)化合物的污染不同,具有富集性,很難在環(huán)境中降解。近年來,工礦業(yè)廢水、生活污水等未經(jīng)適當(dāng)處理即向外排放,污染土壤和廢棄物堆置場受流水作用,以及富含重金屬的大氣沉降物輸入, 城市生活污水、工業(yè)廢水和礦山開采、金屬冶煉等所產(chǎn)生的污染物通過不同方式進(jìn)入水中, 使水體中的重金屬含量急劇升高,如隨廢水排出的重金屬汞(Hg)、銅(Cu)、鉻(Cr),導(dǎo)致水體受到重金屬污染[1]。我國各大江河湖庫普遍受到不同程度的重金屬污染,其底質(zhì)的污染率高達(dá)80.11%[2],而且已經(jīng)開始影響到水體的質(zhì)量,嚴(yán)重影響著人類及其它生物的健康與生存。

    數(shù)據(jù)挖掘是從大量的數(shù)據(jù)中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又潛在的有用信息和知識的過程。數(shù)據(jù)挖掘得到的信息和知識的表現(xiàn)形式為規(guī)則、概念和模式等,它可以幫助決策者分析歷史數(shù)據(jù)以及當(dāng)前數(shù)據(jù)的特征和規(guī)律,以便進(jìn)一步預(yù)測未來。[3]關(guān)聯(lián)挖掘作為數(shù)據(jù)挖掘的一個重要研究分支,其主要研究目的就是從大型數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)隱藏的、有趣的、屬性間的規(guī)律,即關(guān)聯(lián)規(guī)則。[4]本文采用數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)聯(lián)規(guī)則技術(shù)從現(xiàn)有的生活、工業(yè)兩方面的廢水排放量、化學(xué)需氧量排放量、氨氮排放量以及水體中汞、鎘、鉛的含量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,并用關(guān)聯(lián)規(guī)則中的Apriori算法獲取相應(yīng)的關(guān)聯(lián)規(guī)則,形成水體污染預(yù)警知識,便于水體重金屬污染的預(yù)防和治理。

    2 材料與方法

    2.1 數(shù)據(jù)來源

    本文數(shù)據(jù)來源于2011年環(huán)境統(tǒng)計年報[5]。選取六個對于水體重金屬污染有一定作用的影響因子:工業(yè)廢水排放量、生活廢水排放量、工業(yè)化學(xué)需氧量排放量、生活化學(xué)需氧量排放量、工業(yè)氨氮排放量、生活氨氮排放量,并選取了汞、鎘、鉛三種最具重金屬代表性的元素作為分析因子,具體數(shù)據(jù)如表1所示。

    2.2 關(guān)聯(lián)規(guī)則及Apriori算法描述

    1994年由R.Agrawal等人提出來的Apriori算法是關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的一個經(jīng)典算法[6],關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘發(fā)現(xiàn)大量數(shù)據(jù)中項集之間有趣的關(guān)聯(lián)或相關(guān)聯(lián)系。關(guān)聯(lián)規(guī)則側(cè)重于確定數(shù)據(jù)中不同領(lǐng)域之間的聯(lián)系,找出滿足給定支持度和置信度閾值的多個域之間的依賴關(guān)系[7]。關(guān)聯(lián)規(guī)則能夠從大量數(shù)據(jù)的項集之間發(fā)現(xiàn)有趣的、頻繁出現(xiàn)的模式、關(guān)聯(lián)和相關(guān)性。為了在數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)中得到有用的和可靠的規(guī)則,需要通過支持度和置信度兩個閾值來保證。關(guān)聯(lián)規(guī)則 X=>Y 在 D 中的支持度是 D 中事務(wù)包含 XUY 的百分比,即概率 P(XUY),它是對關(guān)聯(lián)規(guī)則重要度的衡量,表示關(guān)聯(lián)規(guī)則的頻度。關(guān)聯(lián)規(guī)則X=>Y 在 D 中的置信度是包含 X 的事務(wù)中同時包含 Y的百分比,即條件概率 P(X=>Y),它是對關(guān)聯(lián)規(guī)則準(zhǔn)確度的衡量,表示關(guān)聯(lián)規(guī)則的強(qiáng)度[8]。Apriori算法的核心思想是把發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)規(guī)則的工作分為兩步:第一步通過迭代檢索出事務(wù)數(shù)據(jù)庫中的所有頻繁項集,即頻繁項集的支持度不低于用戶設(shè)定的閾值;第二步從頻繁項集中構(gòu)造出滿足用戶最低信任度的規(guī)則[9]。對于滿足最小支持度和最小置信度要求的關(guān)聯(lián)規(guī)則稱為強(qiáng)規(guī)則[10]。

    2.3 數(shù)據(jù)處理

    利用Weka軟件,采用關(guān)聯(lián)規(guī)則中的Apriori算法,對表1的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,得到的關(guān)聯(lián)規(guī)則如所示:

    Apriori

    Minimum support: 0.25 (2 instances)

    Minimum metric: 0.9

    Number of cycles performed: 15

    Generated sets of large itemsets:

    Size of set of large itemsets L(1): 24

    Size of set of large itemsets L(2): 28

    Size of set of large itemsets L(3): 24

    Size of set of large itemsets L(4): 16

    Size of set of large itemsets L(5): 6

    Size of set of large itemsets L(6): 1

    Best rules found:

    1. Ammonia emissions from industrial='(-inf-29.82]' 3 ==> Mercury='(-inf-1.505]' 3 conf:(1)

    2. COD emissions of industrial='(-inf-452.07]' 2 ==> Lead='(482.96-525.73]' 2 conf:(1)

    3. Lead='(482.96-525.73]' 2 ==> COD emissions of industrial='(-inf-452.07]' 2 conf:(1)

    4.Industrial wastewater emissions='(233.43-237.82]' 2 ==> Ammonia emissions from industrial='(-inf-29.82]' 2 conf:(1)

    5. Industrial wastewater emissions='(233.43-237.82]' 2 ==> Mercury='(-inf-1.505]' 2 conf:(1)

    6. Cadmium='(-inf-38.14]' 2 ==> Industrial wastewater emissions='(233.43-237.82]' 2 conf:(1)

    7. Industrial wastewater emissions='(233.43-237.82]' 2 ==> Cadmium='(-inf-38.14]' 2 conf:(1)

    8. Lead='(-inf-183.57]' 2 ==> Industrial wastewater emissions='(233.43-237.82]' 2 conf:(1)

    9. Industrial wastewater emissions='(233.43-237.82]' 2 ==> Lead='(-inf-183.57]' 2 conf:(1)

    10. Wastewater discharge life='(-inf-245.25]' 2 ==> Ammonia emissions from industrial='(39.9-42.42]' 2 conf:(1)

    11. Cadmium='(102.46-inf)' 2 ==> Wastewater discharge life='(-inf-245.25]' 2 conf:(1)

    12. Wastewater discharge life='(-inf-245.25]' 2 ==> Cadmium='(102.46-inf)' 2 conf:(1)

    13. Lead='(482.96-525.73]' 2 ==> Wastewater discharge life='(-inf-245.25]' 2 conf:(1)

    14. Wastewater discharge life='(-inf-245.25]' 2 ==> Lead='(482.96-525.73]' 2 conf:(1)

    15. COD emissions of industrial='(-inf-452.07]' 2 ==> Mercury='(-inf-1.505]' 2 conf:(1)

    相應(yīng)的規(guī)則解釋如下:

    規(guī)則1:工業(yè)氨氮排放量<29.82萬噸時,則汞排放量<1.505噸,置信度為100%;

    規(guī)則2.3:工業(yè)化學(xué)需氧量排放量<452.07萬噸時,則鉛排放量<183.57噸,置信度為100%;

    規(guī)則4:工業(yè)廢水排放量為233.43-237.82億噸時,則工業(yè)氨氮排放量<29.82萬噸,置信度為100%;

    規(guī)則5:工業(yè)廢水排放量為233.43-237.82億噸時,則汞排放量<1.505噸 ,置信度為100%;

    規(guī)則6.7:工業(yè)廢水排放量為233.43-237.82億噸時,則鎘排放量<38.14噸, 置信度為100%;

    規(guī)則8.9:工業(yè)廢水排放量為233.43-237.82億噸時,則鉛排放量<183.57噸, 置信度為100%;

    規(guī)則10: 生活廢水排放量<245.25億噸,則工業(yè)氨氮排放量為39.9-42.42萬噸 置信度為100%;

    規(guī)則11.12:生活廢水排放量>245.25億噸時, 則鎘排放量>102.46噸 置信度為100%;

    規(guī)則13.14:生活廢水排放量<245.25億噸時,則鉛排放量為482.96-525.73噸 置信度為100%;

    規(guī)則15:工業(yè)化學(xué)需氧量排放量<452.07萬噸時,則汞排放量<1.505噸 置信度為100%;

    3 結(jié)果分析

    由關(guān)聯(lián)規(guī)則Apriori算法得出的15條規(guī)則結(jié)果分析,可以得到如下結(jié)論:

    1) 重金屬與氨氮排放量關(guān)系。當(dāng)工業(yè)氨氮排放量<29.82萬噸時,則汞排放量<1.505噸,說明工業(yè)氨氮排放量較低時,重金屬元素汞的排放量低;

    2) 重金屬與廢水排放量關(guān)系。當(dāng)工業(yè)廢水排放量為233.43-237.82億噸時,則汞排放量<1.505噸,鎘排放量<38.14噸,鉛排放量<183.57噸,說明工業(yè)廢水排放量較低時,重金屬汞、鎘、鉛的排放量較少;當(dāng)生活廢水排放量>245.25億噸時, 則鎘排放量>102.46噸,說明生活廢水排放量比較高時,重金屬鎘的含量比較高。生活廢水排放量<245.25億噸時,則鉛排放量為482.96-525.73噸,說明當(dāng)生活廢水排放量比較高時,重金屬鉛的含量比較高。

    3) 重金屬與化學(xué)需氧量排放量關(guān)系。工業(yè)化學(xué)需氧量排放量<452.07萬噸時,則汞排放量<1.505噸,說明當(dāng)工業(yè)化學(xué)需氧量排放量比較少時,重金屬汞的含量比較低。工業(yè)化學(xué)需氧量排放量<452.07萬噸時,則鉛排放量<183.57噸,說明化學(xué)需氧量排放量較少時,鉛的排放量較少。

    4 結(jié)論

    水體中金屬污染具有富集性、不可降解性等特點,已經(jīng)對我國各大江河湖庫造成了嚴(yán)重污染,影響人類和其他生物的健康和生存,因此,提高對水體中重金屬污染的成因認(rèn)識,了解水體污染物排放對幾大重金屬的影響,加強(qiáng)對水體重金屬污染排放的控制,顯得尤為重要。采用數(shù)據(jù)挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則Apriori算法,對近十年來的全國污染物和重金屬排放量數(shù)據(jù)利用weka進(jìn)行離散化處理后,獲取相關(guān)的關(guān)聯(lián)規(guī)則知識,分析了工業(yè)、生活兩方面的廢水排放量、氨氮排放量、化學(xué)需氧量與水體重金屬汞、鎘、鉛含量之間的關(guān)系 ,從而對水體重金屬污染進(jìn)行預(yù)警,對水體重金屬污染的預(yù)防和治理的決策上起到了一定的指導(dǎo)作用,幫助控制環(huán)境污染。

    參考文獻(xiàn):

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