【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及环境监测与保护，特别涉及一种应用在稀释水样场景的数据造假嫌疑的识别方法、装置。
技术介绍
1、目前，随着社会对环境保护的重视和对水质监测的需求增加，一些不肖企业可能采用各种手段对水样监测数据进行伪造，以逃避监管、降低成本或追求不当利益。在稀释水样场景下，由于水样成分相对较为复杂，伪造行为更易隐藏且更具挑战性。
2、目前，尽管已存在一些技术用于识别数据造假，但随着技术的进步，尤其是对抗性技术的发展，这一领域仍然充满挑战。目前的识别方法主要依赖于人工经验，其中数据一致性检查和实地核查是常见的手段。
3、在实地核查中，对于数据造假的手段，包括但不限于堵塞采样头、将监测仪器放在矿泉水瓶中、篡改伪造监测数据、假装运行治理设施、人为设置程序、远程操控监测设备参数、加装过滤吸收装置等多种手段。这些手段的出现给环境监测带来了更大的挑战，因为它们可能导致实际监测数据与实际情况不一致。
4、因此，针对上述问题急需解决方案，能够降低对于水样检测数据造假识别工作的人为干预度，以提高对水样监测数据造假的识别效率和准确性，确保环境监测的真实性和有效性。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种应用在稀释水样场景的数据造假嫌疑的识别方法、装置，旨在解决
技术介绍
中提到的技术问题，以提供一种在企业中的稀释水样场景的数据是否存在造假嫌疑的识别手段。
2、为了达到上述目的，本专利技术的技术方案有：
3、作为本申请的一方面，一种应用在稀释水样场
4、采集当前时刻前的水质参数历史数据，并根据水质参数历史数据构建监控参数集以及与监控参数集对应的特征指标；
5、基于构建的监控参数集采集多个时段的待检测水质参数数据，并将多个时段的待检测水质参数数据与监控参数集对应的特征指标共同构成待检测样本集；
6、采用孤立森林算法对待检测样本集中的每个多个时段的待检测水质参数数据进行异常识别与警示。
7、在本申请中，所述采集当前时刻前的水质参数历史数据，并根据水质参数历史数据构建监控参数集以及与监控参数集对应的特征指标，包括：
8、采集当前时刻以及以当前时刻前一个时刻的所有水质参数数据；
9、按照获取的当前时刻的水质参数数据与以当前时刻前一个时刻的水质参数数据的差值作为特征指标，按照水质参数数据中的数据项数量作为监控参数集。
10、进一步的，所述监控参数集包括出水流量、氨氮含量、总磷含量、化学需氧量和ph值中的一种或多种。
11、进一步的，所述特征指标包括单位时间内出水流量差值、单位时间内氨氮含量差值、单位时间内总磷含量差值、单位时间化学需氧量差值和单位时间内ph值差值中的一种或多种。
12、在本申请中，所述基于构建的监控参数集采集多个时段的待检测水质参数数据，并将多个时段的待检测水质参数数据与监控参数集对应的特征指标共同构成待检测样本集，包括：
13、采集当前时刻后多个时段的水质参数数据，以每个时段中起始时刻的水质参数数据与终止时刻的水质参数数据之差作为待检测样本参数；
14、多个待检测样本参数与监控参数集对应的特征指标共同构成待检测样本集。
15、进一步的，所述待检测样本参数包括单位时间内出水流量差值、单位时间内氨氮含量差值、单位时间内总磷含量差值、单位时间化学需氧量差值和单位时间内ph值差值中的一种或多种。
16、进一步的，所述采用孤立森林算法对待检测样本集中的每个多个时段的待检测水质参数数据进行异常识别与警示，包括：
17、构建孤立森林算法模型；
18、按照采集的待检测样本集中，以监控参数集对应的特征指标为识别参考，判断采集的待检测样本集中，是否有超过设定数量的待检测样本参数异常；
19、若是，对当前采集的待检测样本集进行警示指示，
20、作为本申请的二方面，一种识别装置，包括：
21、历史数据采集与处理模块，用于采集水质参数历史数据，并根据水质参数历史数据构建监控参数集以及与监控参数集对应的特征指标；
22、当前数据采集与处理模块，用于基于构建的监控参数集采集多个时段的待检测水质参数数据，并将多个时段的待检测水质参数数据与监控参数集对应的特征指标共同构成待检测样本集；
23、数据处理与警示模块，采用孤立森林算法对待检测样本集中的每个多个时段的待检测水质参数数据进行异常识别与警示。
24、与现有技术相比，本专利技术的一种应用在稀释水样场景的数据造假嫌疑的识别方法、装置，在基于孤立森林算法的条件下，通过采集当前时刻前的水质参数历史数据以构建监控参数集以及特征指标，判断条件性的数据根据水样提取的当天时刻确定，以提高数据造假嫌疑判断的准确度，进而采集多个时段的待检测水质参数数据，并将多个时段的待检测水质参数数据与监控参数集对应的特征指标共同构成待检测样本集，在基于孤立森林算法对待检测样本集中的每个多个时段的待检测水质参数数据进行异常识别与警示，对于整体识别任务重水质参数数据均提取于水样场景中，在没有人为设定参数的干预的状况下，能够充分反馈当前水样场景的水质造假情况。
25、为了更好地理解和实施，下面结合附图详细说明本专利技术。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种应用在稀释水样场景的数据造假嫌疑的识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，所述采集当前时刻前的水质参数历史数据，并根据水质参数历史数据构建监控参数集以及与监控参数集对应的特征指标，包括：
3.根据权利要求2所述的识别方法，其特征在于：
4.根据权利要求2所述的识别方法，其特征在于：
5.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，所述基于构建的监控参数集采集多个时段的待检测水质参数数据，并将多个时段的待检测水质参数数据与监控参数集对应的特征指标共同构成待检测样本集，包括：
6.根据权利要求5所述的识别方法，其特征在于：
7.根据权利要求5所述的识别方法，其特征在于，采用孤立森林算法对待检测样本集中的每个时段的待检测水质参数数据进行异常识别，根据每个时段的待检测水质参数数据与监控参数集以及与监控参数集对应的特征指标之间的差异获取水质参数造假判断结果，包括：
8.一种识别装置，其特征在于，包括：
【技术特征摘要】
1.一种应用在稀释水样场景的数据造假嫌疑的识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，所述采集当前时刻前的水质参数历史数据，并根据水质参数历史数据构建监控参数集以及与监控参数集对应的特征指标，包括：
3.根据权利要求2所述的识别方法，其特征在于：
4.根据权利要求2所述的识别方法，其特征在于：
5.根据权利要求1所述的识别方法，其特征在于，所述基于构建的监控参数集采集多个时段的待检...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱斌，黄健辉，江东艳，龙力辉，黎柏允，谭家骏，产胜宁，潘毅图，姚晓春，吕燊松，
申请(专利权)人：广东柯内特环境科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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