數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在環(huán)境保護(hù)綜合管理系統(tǒng)中的應(yīng)用分析

【摘要】：在國家可持續(xù)發(fā)展的理念倡導(dǎo)下，環(huán)境保護(hù)受到越來越多的關(guān)注，在大數(shù)據(jù)時代，環(huán)境保護(hù)管理系統(tǒng)的出現(xiàn)，為環(huán)境保護(hù)工作的質(zhì)量與效率提升提供了重要作用?；诖耍疚木蛿?shù)據(jù)挖掘技術(shù)在環(huán)境保護(hù)綜合管理系統(tǒng)中的應(yīng)用展開分析，首先，對環(huán)境數(shù)據(jù)采集與關(guān)鍵因素分析環(huán)節(jié)所應(yīng)用的大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行簡要分析，進(jìn)一步探究大數(shù)據(jù)技術(shù)在包括預(yù)測方法與預(yù)測驗證在內(nèi)的，環(huán)境預(yù)測方面的應(yīng)用分析。

【關(guān)鍵詞】：數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)；環(huán)境保護(hù)；數(shù)據(jù)采集

前言：環(huán)境保護(hù)的實施質(zhì)量與效率，對城市的生態(tài)建設(shè)與可持續(xù)發(fā)展具有極大的管理。本文以S市環(huán)境保護(hù)綜合系統(tǒng)的應(yīng)用為例，分析新時期，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用過程及效果，對提升系統(tǒng)的應(yīng)用價值具有重要作用。因此，要以生態(tài)健康和城市居民的身體健康為保護(hù)目標(biāo)，充分運用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，提升環(huán)境保護(hù)綜合管理系統(tǒng)的實踐性能，最終實現(xiàn)環(huán)境保護(hù)的長效管理。

1.環(huán)境數(shù)據(jù)的采集與關(guān)鍵因素分析

筆者以S市的水質(zhì)污染與治理狀況為基礎(chǔ)，對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用進(jìn)行如下分析：

1.1數(shù)據(jù)采集

對S市的相關(guān)水質(zhì)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，主要目標(biāo)是自動監(jiān)測子站數(shù)據(jù)以及周邊污染企業(yè)排污數(shù)據(jù)。利用環(huán)境保護(hù)綜合管理系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)來源主要依賴于污染源在線監(jiān)控子系統(tǒng)。

污染源在線監(jiān)控子系統(tǒng)主要的監(jiān)控對象為工業(yè)污染源，監(jiān)控手段即對區(qū)域排污狀況以及排污趨勢進(jìn)行了解和掌握，通過監(jiān)測結(jié)果與監(jiān)控資料等，能夠進(jìn)一步執(zhí)行環(huán)境保護(hù)法規(guī)與標(biāo)準(zhǔn)，進(jìn)而推動環(huán)境管理工作的順利執(zhí)行。在污染源在線監(jiān)控子系統(tǒng)當(dāng)中，主要包括三個重要內(nèi)容，即現(xiàn)場在線監(jiān)控點、監(jiān)控中心以及數(shù)據(jù)傳輸網(wǎng)絡(luò)，現(xiàn)場監(jiān)控點包括在線監(jiān)測儀器、通訊器等硬件設(shè)施，在捕捉到數(shù)據(jù)信息之后，及時利用數(shù)據(jù)傳輸網(wǎng)絡(luò)，傳送至監(jiān)控中心，以視頻或信號等形式呈現(xiàn)監(jiān)控狀況。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要應(yīng)用于監(jiān)控中心，在其接收到各類環(huán)保信息之后，進(jìn)一步展開數(shù)據(jù)分析、計算以及數(shù)據(jù)處理操作，以全面滿足環(huán)境保護(hù)工作的業(yè)務(wù)管理需求與保護(hù)決策需求[1]。監(jiān)控中心為環(huán)境保護(hù)綜合管理系統(tǒng)提供各項數(shù)據(jù)服務(wù)，是重要的信息交互支撐平臺，

1.2關(guān)鍵因素分析

基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的環(huán)境保護(hù)綜合管理系統(tǒng)，在數(shù)據(jù)采集的基礎(chǔ)上能夠進(jìn)一步利用數(shù)據(jù)挖掘算法當(dāng)中的樸素貝葉斯分類算法，分析得出影響因素以及關(guān)鍵影響因素。

貝葉斯定理的基本求解公式導(dǎo)出過程如下：P（A|B）=P（AB）/P（B）；P（A|B）表示的是事件B發(fā)生下事件A的條件概率，即事件B事先已經(jīng)發(fā)生，求解此種基礎(chǔ)上事件A的發(fā)生概率；P（AB）則表示事件A與事件B同時發(fā)生的概率；P（B）表示的是事件B發(fā)生的概率。無論事件A與事件B是否互為獨立事件，都能夠得出公式P（AB）=P（A|B）·P（B）=P（B|A）·P（A）。由此能夠進(jìn)一步導(dǎo)出貝葉斯定理：P（B|A）=[P（A|B）·P（B）]/P（A）。

運用貝葉斯定理，從Excel數(shù)據(jù)挖掘工具當(dāng)中對影響環(huán)境能的關(guān)鍵因素進(jìn)行分析，需要經(jīng)歷以下三個步驟：第一，要完善建立數(shù)據(jù)挖掘結(jié)構(gòu)，并將與數(shù)據(jù)相關(guān)的關(guān)鍵信息進(jìn)行導(dǎo)入存儲；第二，利用Microsoft貝葉斯概率分類算法，進(jìn)一步構(gòu)建數(shù)據(jù)挖掘模型；第三，針對模型當(dāng)中的相對屬性發(fā)出預(yù)測查詢命令，進(jìn)而達(dá)到識別區(qū)分明顯目標(biāo)屬性之間的因素。

2.環(huán)境預(yù)測及效果分析

2.1預(yù)測方法的選擇

構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的過程中，將人為影響因素全部剔除，進(jìn)而獲得水質(zhì)本身特點，與傳統(tǒng)的水質(zhì)預(yù)測方法有著本質(zhì)的區(qū)別，此種方式所獲得的輸出結(jié)果更具有客觀性。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的應(yīng)用，需要應(yīng)用大量的歷史數(shù)據(jù)，如，S市環(huán)境綜合管理系統(tǒng)中由污染源在線監(jiān)測系統(tǒng)與水質(zhì)自動監(jiān)測系統(tǒng)獲取的大量數(shù)據(jù)，是構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、推動神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型運算與分析的重要條件?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的多種適用性，在水質(zhì)預(yù)測中的應(yīng)用較為廣泛。尤其是其建模方法的靈活性，能過采用多種非線性函數(shù)，來有效構(gòu)建、模擬其過程的非線性特征。

2.2預(yù)測驗證

利用Excel數(shù)據(jù)挖掘工具中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，能夠?qū)Σ杉降娜繑?shù)據(jù)進(jìn)行有效預(yù)測。S市的環(huán)境保護(hù)綜合管理系統(tǒng)中，共包含17個水質(zhì)自動監(jiān)測項目、7個周邊污染源排放數(shù)據(jù)，總計34個屬性。針對這34個屬性，按照每個屬性半年期限內(nèi)184個日均值數(shù)據(jù)來看，共有6358個數(shù)據(jù)需要參與到模型運算當(dāng)中。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的多屬性、大數(shù)據(jù)量的特點，直接影響運算時間較長。在此基礎(chǔ)上，運用基于粗糙集的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測技術(shù)，對模型進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，約簡屬性后再次進(jìn)行運算，能夠顯著降低神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測誤差[2]。約簡屬性至9個，極大的簡化了運算過程與運算量，從而有效縮短運算時間。

這種基于粗糙集的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測技術(shù)，與其他的時序算法、一般神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、邏輯回歸算法等相比，性能更好，效率更高，在很大程度上提升了預(yù)測效果的準(zhǔn)確性，應(yīng)用于環(huán)境綜合管理系統(tǒng)當(dāng)中，具有更高適用性。隨著水質(zhì)自動監(jiān)測項目的增加，監(jiān)測數(shù)據(jù)量也會越來越多，因此，在上述技術(shù)的基礎(chǔ)上，要進(jìn)一步增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)，以有效提升環(huán)境預(yù)測的精確度。

結(jié)束語：綜上所述，對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在環(huán)境保護(hù)綜合管理系統(tǒng)中的應(yīng)用進(jìn)行分析，有利于促進(jìn)城市的生態(tài)建設(shè)與可持續(xù)發(fā)展。通過上述分析，能夠充分意識到大數(shù)據(jù)時代為環(huán)境保護(hù)工作帶來的優(yōu)勢與便利，進(jìn)而充分?jǐn)?shù)據(jù)挖掘技術(shù)，能夠顯著提升數(shù)據(jù)采集與應(yīng)用效率，提升環(huán)境保護(hù)的效果，促進(jìn)系統(tǒng)建設(shè)與運行的社會效益增強(qiáng)。因此，在未來的研究與發(fā)展過程中，要以數(shù)據(jù)挖掘為核心，不斷拓展先進(jìn)技術(shù)的有效應(yīng)用，以促進(jìn)其信息化、智能化發(fā)展。

【參考文獻(xiàn)】：

[1]李愛霞，曹占江，譚會娟. 沙坡頭站荒漠生態(tài)環(huán)境長期定位監(jiān)測數(shù)據(jù)信息管理系統(tǒng)的建設(shè)與發(fā)展[J]. 中國沙漠，2014，34（02）：617-624.

[2]巴愛軍，張富林. 企業(yè)環(huán)境保護(hù)監(jiān)測管理系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[J]. 信息與電腦（理論版），2012，（02）：38-39.

作者簡介：王勇（1980.06.05）；性別：男，籍貫：黑龍江省寧安人，學(xué)歷：本科，畢業(yè)于黑龍江八一農(nóng)墾大學(xué)；現(xiàn)有職稱：環(huán)境工程師；研究方向：環(huán)境保護(hù)；