CN107480698B - 基于多个监测指标的质量控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于多个监测指标的质量控制方法，主要包括：首先通过决策树的基本原理，利用控制变量对预测变量进行分类；然后利用分类结果对测试集进行测算，依据预测结果进行模型调整和优化。输出最终模型结果作为质控标准反向验证多个监测指标的检测样本是否对应决策树中所属类别的区间范围；如果多个监测指标的检测样本对应决策树所属类别的各区间范围内判断为正常监测值反之为异常值。本发明实现了自动化、智能化的可疑数据筛选和判断以及数据质量分析预判等功能，保障了数据的质量，为后期数据使用和环境预报预警提供有力支撑。
Description
技术领域
本发明涉及监测指标的质量控制技术领域，尤其涉及一种基于多个监测指标的质量控制方法。
背景技术
针对大气监测数据缺少自动化质量控制手段的状况，现依据数据复合采用的技术方法设计相应算法，实现大气环境监测数据自动化智能质量控制技术，解决多源监测数据缺少自动化质量控制手段的问题，使大气监测设备的质量控制遵从同一套方法体系，推进监测设备远程自动化质控技术的发展。
现阶段由于各类环境观测设备监测数据结构、类型、质量等情况不统一，探索相关数学模型在质量控制方面的应用，从大气环境监测数据特征、监测数据与其他相关数据关联关系角度，提出有效且可实施的大气监测数据自动化、智能化质量控制技术。基于海量监测数据信息的环境监测数据质量监控体系，实现自动化智能化的可疑监测数据的筛选和判断及数据质量分析预判等功能，保障数据质量成为现分析急需解决的问题。
大气气象环境中利用关联性进行数据质量控制的方法目前还在研究阶段，但没有给出具体成型的方案，考虑到环境监测指标之间大多缺乏因果关系，从监测指标的产生原理获取数据存在一定的困难性。本方案从数据波动的角度或是数据关联的角度进行分析，通过决策树的分类方法确定每个类别对应每个监测指标指标的取值范围，利用决策树输出的参数范围进行反推所属类别是否在每个监测指标对应的取值范围内，如果超出范围可以判断为异常值。目前生态环境中大多利用决策树的进行质量评价，例如评价水环境是否达标或者是生态环境所属的级别等，目前还没有利用决策树进行数据质量控制。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于多个监测指标的质量控制方法，解决现有数据自动质量控制工作的不完整、不全面、不完善等问题。本发明主要是从大气环境监测数据特征出发设定每个决策树的输入参数和输出参数，利用决策树反推的技术进行质量检测。通过大数据分析技术获得连续时空的监控产品，最终形成标准的质控后的数据供参考和分析，解决多源监测数据缺少自动化质量控制手段的问题，使大气监测设备的质量控制遵从同一套方法体系。基于现阶段大量环境监测仪器运作产出的海量数据的基础上建立数据自动化审核机制，保障数据质量。同时考虑环境监测仪器采集数据一般以分钟为单位，自动化数据审核方式保证了数据产出及公布的及时性。同时本发明从大气环境监测数据特征出发，遵循大气环境个指标间内部运作规律、数据之间的相关关联性，解决海量监测数据量处理的巨大工作量。实现了自动化智能化可疑监测数据的筛选和判断及数据质量分析预判等功能，保障数据质量，为后期数据使用和环境预报预警提供有力的支撑。
一种基于多个监测指标的质量控制方法，主要包括以下步骤：
S1.首先对历史数据进行训练集和测试集的划分；
S2.利用训练集的数据构建决策树；
S3.构建好决策树后利用测试集数据进行验证，验证决策树构建的效果，并根据测试结果不断优化和调整模型；
S4.构建最终模型树型结构，输出分类结果中每个类别对应的监测指标取值范围以及每个树枝预测的准确率；
S5.选取决策树中预测准确率大于85％的树型作为质控标准，输出各树型对应的监测参数范围，利用反推过程对多个监测指标的检测样本进行质量控制；如果多个监测指标的检测样本的某个参数对应标准范围之外判断为异常值，反之为正常监测；
S6.对于预测率小于85％的树枝重新进行样本的选择和决策树的训练，给予预测率较低的级别以较大的权重进入到训练集中，重复步骤S1-S4，直到预测变量所有类别的预测准确率均在85％以上再进行S5。
进一步的，步骤S2所述训练集的数据构建决策树主要包括以下步骤：
S21.设结点的训练数据集为D，计算现有特征对该数据集的Gini系数；对每一个特征A，对其可能取的每个值a，根据样本点对A＝a的测试为“是”或“否”将D分割成D1和D2两部分，计算A＝a时的Gini系数；
S22.在所有可能的特征A以及它们所有可能的切分点a中，选择Gini系数最小的特征及其对应的切分点作为最优特征与最优切分点；依最优特征与最优切分点，从现结点生成两个子结点，将训练数据集依特征分配到两个子结点中去；
S23.对两个子结点递归地调用步骤S21～S22，当决策树分枝后结果差异不再显著下降，则决策树停止分支；
S24.为了防止模型过拟合，使模型更加适合样本外的预测，利用后剪枝的方法，参照模型输出结果设置复杂度和损失矩阵，反复调整和运行最终输出结果。
进一步的，步骤S5所述利用反推过程对检测样本进行质量控制包括以下步骤：运用历史数据构建决策树，对训练样本进行分类，通过分类的结果检验多个监测指标的检测数据是否存在异常现象；对应多个监测指标的检测数据所属的分类类别，观察多个监测指标的检测样本是否位于该类别的区间范围内，如果超出区间范围判断为异常值，反之为正常监测值。
进一步的，步骤S6所述重新进行样本的选择和决策树的训练主要包括：当输出参数某个类别的预测准确率较低时，加大该类别的权重，使该类别的样本进入训练集中的概率增大。例如输出参数中类别一的预测准确率为95％，类别二的预测准确率为70％。因此在第二次构建决策树时设置类别二进入训练集中的概率为60％，类别一进入到训练集中的概率为40％。
进一步的，所述多个监测指标为大气环境检测指标。
本发明所指的历史数据是以往的常规污染物的监测数据和气象数据。
本发明从大气环境监测数据特征以及关联关系角度出发，利用数据挖掘中决策树的方法，设定输入参数和输出参数通过训练历史数据进行分类。然后利用分类结果对测试集进行测算，根据预测结果进行模型调整和优化；最终输出模型结果并反向验证检测样本是否对应决策树中所属类别的区间范围内，检测样本对应决策树所属类别的各区间范围内判断为正常监测值反之为异常值。
目前阶段主要从大气环境监测数据特征出发，运用各监测指标的关联性以及每个监测指标的上下限进行手工判断。本发明在此基础上利用监测数据的特征和关联关系设计回归树，每个指标间的内部关联性通过树形结构呈现，使之一目了然。此方法在现有技术的基础上强化了指标间的关联度分析、发现人工处理难于找寻的问题、降低了人力资源的使用成本，提高了数据判断的准确定和时效性，大大提高了数据的使用率，为后期数据的分析以及天气预测预警提供了有力的依据。
附图说明
图1是本发明基于多个监测指标的质量控制方法的流程图；
图2是实施例建立的CART决策树。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述。
实施例
本实施例对某地大气环境进行质量控制，具体过程如图1所示流程图，主要包括以下步骤：
第一步：某地存在如下污染物数据和气象数据，构建决策树，具体的数据情况如表1所示，依照环境空气质量指数(AQI)技术规定(试行)中的标准把PM2.5分为六个等级。
表1某地污染物数据和气象数据
| ws | wd | sunlight | pressure | tem | humid | rain | SO<sub>2</sub> | NO<sub>2</sub> | CO | O<sub>3</sub>_8h | PM2.5 |
| 1.8 | 1 | 0 | 1013.2 | 9.9 | 0.66 | 0 | 23 | 69 | 0.978 | 二级 | |
| 2.7 | 1 | 3.2 | 1011.7 | 13.5 | 0.61 | 0 | 34 | 72 | 1.156 | 二级 | |
| 6.3 | 16 | 0.2 | 1016.4 | 12.3 | 0.63 | 0 | 20 | 42 | 0.98 | 二级 | |
| 5.2 | 16 | 0 | 1015.4 | 6.9 | 0.72 | 0 | 12 | 33 | 0.93 | 一级 | |
| 4.5 | 1 | 0 | 1012.5 | 6.9 | 0.8 | 0 | 12 | 36 | 0.95 | 一级 | |
| 4.4 | 1 | 0.5 | 1012.9 | 8.9 | 0.73 | 0 | 16 | 40 | 1.07 | 二级 | |
| 2.5 | 1 | 8.3 | 1011.6 | 10.5 | 0.75 | 0 | 21 | 63 | 1.31 | 二级 | |
| 2.9 | 1 | 3.4 | 1010.3 | 13.6 | 0.65 | 0 | 28 | 67 | 1.38 | 二级 | |
| 5.3 | 16 | 0 | 1013.1 | 11.1 | 0.63 | 0 | 19 | 49 | 1.08 | 二级 | |
| 3.5 | 16 | 3 | 1014 | 11.3 | 0.55 | 0 | 36 | 61 | 1.19 | 三级 | |
| 3.8 | 16 | 0 | 1013.7 | 12.7 | 0.62 | 0 | 30 | 73 | 1.26 | 三级 | |
| 2.9 | 1 | 8.2 | 1012 | 13.1 | 0.68 | 0 | 22 | 64 | 1.31 | 三级 | |
| 3.4 | 1 | 9.1 | 1008.3 | 13.8 | 0.72 | 0 | 18 | 56 | 1.27 | 二级 | |
| 2.6 | 1 | 9.3 | 1011.7 | 11.5 | 0.73 | 0 | 15 | 82 | 1.45 | 二级 | |
| 1.5 | 16 | 3.6 | 1013.4 | 11 | 0.84 | 0 | 25 | 104 | 1.678 | 三级 | |
| 1.5 | 1 | 8.2 | 1013.3 | 14.3 | 0.82 | 0 | 22 | 141 | 2.1 | 三级 | |
| 3.8 | 1 | 1.9 | 1016.7 | 14.2 | 0.71 | 0 | 18 | 62 | 1.21 | 三级 | |
| 3.1 | 1 | 3.3 | 1019.4 | 12.1 | 0.64 | 0 | 19 | 57 | 1.1 | 三级 | |
| 1.6 | 9 | 8.3 | 1015.3 | 11.6 | 0.78 | 0 | 36 | 94 | 1.11 | 三级 |
第二、三步：构建决策树，通过树形的调整不断的优化模型。Rain为输出变量，其余变量均为输出变量。构建的最终模型如图2所示。
第四步：通过构建的决策树输出每个类别对应的监测指标取值范围，如下所示：
类别一：一级
类别二：二级
类别三：三级
NO2>＝82，CO<1.7 准确率70.83％
类别四：四级
NO2>＝82，CO>＝1.7 准确率73.68％
第五步：根据第四步不同类别对应各监测指标浓度的取值范围进行反推，反推是否存在异常监测。
选取预测准确率在85％以上的树枝作为反推标准，准确率为85％以下的树枝作为参照。
表2利用决策树的结果进行质控的检测样本
利用表2所示的检测样本进行验证：
上述第一个样本属于类别二中的第六种情形，属于判断范围内因此判断为正常值。
第二个样本属于类别三NO2＝65，低于标准范围的20.73％，CO＝1.22<1.7在标准范围内。因此该样本中NO2的监测数据超出判断范围的20.73％。由于类别三种的预测准确率只有66.6％，因此该样本的NO2的不做为异常值范围考虑。
第三个样本属于第四个类别，NO2＝89>＝82，CO2＝2.034>＝1.7，属于标准范围内。
第四个样本属于第一个类别的第一种情形，属于标准范围内。
第五个样本属于类别二种的第一个情形，除了tem＝5<25外，其余均在标准范围内。由于类别二种的预测准确率只有62.27％，因此该样本的tem的不做为异常值范围考虑。
以上所揭露的仅为本发明的较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。
Claims (2)
1.一种基于多个监测指标的质量控制方法，其特征在于，所述多个监测指标为大气环境监测指标，包括以下步骤：
S1.首先对历史数据进行训练集和测试集的划分；
S2.利用训练集的数据构建决策树；
S3.构建好决策树后利用测试集数据进行验证，验证决策树构建的效果，并根据测试结果不断优化和调整决策树模型；
S4.构建最终模型树型结构，输出分类结果中每个类别对应的监测指标取值范围以及每个树枝的预测准确率；
S5.选取决策树中预测准确率大于85%的树枝作为质控标准，输出各树枝对应的监测指标取值范围，利用反推过程对多个监测指标的检测样本进行质量控制；如果多个监测指标的检测样本的某个监测指标对应于预测准确率大于85%的树枝对应的监测指标取值范围之外判断为检测样本监测异常，反之为检测样本监测正常；
S6.对于预测准确率小于85%的树枝重新进行样本的选择和决策树的训练，给予预测准确率越低的级别以越大的权重进入到训练集中，重复步骤S1-S4，直到预测变量所有类别的预测准确率均在85%以上再进行步骤S5；其中步骤S5所述利用反推过程对多个监测指标的检测样本进行质量控制包括以下步骤：运用历史数据构建决策树，对训练样本进行分类，通过训练样本的分类的结果检验多个监测指标的检测样本是否存在异常现象；针对多个监测指标的检测样本所属的分类类别，观察多个监测指标的检测样本的监测指标是否位于该类别的监测指标取值范围内，如果超出监测指标取值范围判断为检测样本监测异常，反之为检测样本监测正常。
2.根据权利要求1所述基于多个监测指标的质量控制方法，其特征在于，步骤S6所述重新进行样本的选择和决策树的训练包括：当决策树输出结果中某个类别的预测准确率低于85%时，加大该类别的权重，使该 类别的样本进入训练集中的概率增大。
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| 基于决策树技术的农产品供应商质量控制及其实现;杨云 等;《安徽农业科学》;20101231;第38卷(第29期);第16626-16627页 * |
| 深圳市PM2.5浓度特征及统计预报研究;林楚雄 等;《环境工程》;20170531;第35卷(第5期);第88-92、153页 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN107480698A (zh) | 2017-12-15 |
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