基于高维异常检测模型的环境监测数据

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1、基于高维异常检测模型的环境监测数据造假手段识别研究项目公开选聘承担单位指南一、课题背景目前，国家重点监控企业多达1.4万家，海量在线监测数据抽查核实工作难度大、任务重。本研究旨在通过数据分析技术，对环保部门目前掌握的海量自动监测数据进行充分挖掘分析，建立监测数据自动识别告警预警模型，智能地识别造假手段、造假行为、造假企业，服务环境监察执法工作。二、课题内容及要求为保证课题顺利实施，提高项目执行效果，本次研究拟在明确经费额度基础上，以技术择优为主，面向全社会公开选聘课题协作单位。研究内容和具体要求如下：(一)1-2个重点行业的

2、在线环境监测数据质量评估控制针对行业数据、地区数据的特点，通过内部验证、原始数据对比、跨数据源对比等方法，对行业环境监测数据进行规范监测、值域检查、空值检查、业务逻辑检查、及时性检查、波动检查、平衡检查、离群点检查、重复数据检查、记录缺失检查、引用完整性检查，从数据的完整性、一致性、准确性、及时性等各维度，评估行业环境监测数据质量，形成质量评估报告，从侧面反映行业或企业对监测数据的采集执行力度，为更好地进行造假数据智能识别提供基础。(一)1-2个重点行业的在线环境监测数据造假手段分类结合在线监测系统原理、监测设备原理、监测规

3、范制度、数据造假典型案例与环境监测人员的长期工作经验，对重点行业的常用造假手段进行系统分析与分类，将造假手段分为：可依据在线监测数据识别的“数据识别型造假手段”，与难以依据在线监测数据识别的“非数据识别型造假手段”。针对“数据识别型造假手段”，构建深度特征与指标，为智能识别与画像打好基础。针对“非数据识别型造假手段”，提出其向“数据识别型造假手段”转变的潜在改进措施或建议。(二)1-2个重点行业的在线环境监测数据造假手段智能识别l在线环境监测数据造假手段特征分析利用统计分析方法、机器学习算法等，对“数据识别型造假手段”进行造

4、假特征提取。通过建立检测结构变化点的辨识信息量和准则，确定变化点的分布及位置，快速识别出疑似造假起始点、疑似造假时段，再利用数据挖掘算法对上述信息组合分析，形成用于异常检测建模的特征。针对“非数据识别型造假手段”，引入多源数据融合方法，结合企业生产参数数据、产量数据、地理信息数据、气象数据等，利用相关性分析技术，挖掘多源数据间的关联关系，构建关联特征与指标。l在线环境监测数据造假手段识别模型以环保部门现有的海量多源数据为基础，充分利用环境监测造假手段特征工程、企业环保画像体系，基于统计分析方法、机器学习算法等分析技术，构建一

5、套智能化、自动化的基于高维异常检测模型的环境监测数据造假手段识别模型，通过该模型的应用，可提供疑似造假企业名单、疑似造假起始点分析、疑似造假时段分析、疑似造假适时告警、疑似造假适时预警等功能。一、提交成果1.重点行业环境监测数据造假手段识别研究报告一份，该报告重点包括以下三部分内容：1）1-2个重点行业的在线环境监测数据质量评估研究，所研究的数据质量问题类型不少于5个。2）1-2个重点行业的在线环境监测数据造假手段分类研究，分为“数据识别型造假手段”与“非数据识别型造假手段”，提出的每类造假手段的典型类型不少于3个。3）1-

6、2个重点行业的在线环境监测数据造假手段智能识别研究，其中造假手段典型特征与指标不少于3个，造假手段识别模型1套，分行业或地区或手段类型构建的子模型2套。2.形成1套能够自动运行的推送模块，向已建系统适时提供成果数据。推送成果包括疑似造假企业名单、疑似造假起始点分析结果、疑似造假时段分析结果、疑似造假适时告警预警结果，推送模式为自动运行、定时运行。上述成果需于2017年10月30日前完成，由环境保护部环境工程评估中心组织专家进行验收。一、拟支持经费：15.0万元。二、申报条件在中华人民共和国境内注册，具有法人资格的企业、事业单

7、位和环保社会组织均可独立申报，如大专院校、科研院所、企业、行业协会、国际组织、国际咨询公司及其他经审查符合条件的组织或机构。本次公开选聘不接受个人申请和联合申报。三、申请受理公开选聘工作自本公告发布之日起开始，参加选聘单位可登录网站（中国环境影响评价网http://www.china-eia.com）下载相关材料。申请文件由申请函、课题申报书（含经费预算）及附件（前期研究工作成果材料）等构成。相关文件格式见附件。申请文件以中文编写，一律用A4纸，仿宋体四号字打印并装订成册，同时附上电子版（word或pdf格式)。电子版和纸质

8、版均提交视为有效。课题申报书及有关资料应有法定代表人（或委托授权人）签字并加盖公章，全部申请文件须包装完好，封皮上写明申请项目、申请单位名称、地址、邮政编码、电话号码、联系人，并加盖单位公章。申请文件一式6份，正本1份，副本5份，正、副本分别封装并在封面上注明。一旦正本和副本不符，则以正本