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选择的方法
作者把污水处理的数据分析分为四个等级:
- 低级数据核对 (用于数据噪声、延迟和通讯故障的处理,识别缺失和异常数据,基于工艺知识和经验对数据的一致性和合理性进行检查)
- 基础信息提取 (剔除较大的测量偏差,包括过失偏差和随机偏差,做数据校正)
- 高级信息提取 (对收集数据集的主要变量来源作可视化处理,识别运行正常和异常的时间段,对无法在线测量的变量进行预测,通过可视化图评估工艺状态)
- 人为解释信息提取和知识管理(为运行人员日常遇到的问题提供支持,将已有经验结构化、基于案例和趋势的论证)
统计的计算机算法包括:
控制图
物料平衡
回归模型(包括多线性和偏最小二乘法PLS)
自组织映射神经网络(SOM)
主成分分析(PCA)
独立成分分析(ICA)
人工神经网络 (ANNs)
聚类分析、模糊分析
支持向量机(SVMs)
识别数据系列中的定性特征的算法
除此以外,环境决策支持系统(EDSS) 和知识管理 (ontologies) 也包括在内,但关于机器学习的算法不在考虑范围内。作者另外给推荐大家阅读以下文章做拓展阅读:
Do machine learning methods used in data mining enhance the potential of decision support systems? A review for the urban water sector
将数据挖掘的机器学习和我们城市水务部门的决策分析拉到一起来讲的文章目前还为数不多,所以还是值得借鉴阅读的。
评估统计
他们对所有跟上述四种数据处理类型最为相关的方法/工具进行统计。具体手段是用SCOPUS的数据库进行技术名称以及相关变量的关键词搜索,每个搜索都加上关键词“污水处理”。搜索范围是2015年以前发表的论文报告。
他们一共得到了340篇papers的搜索结果。这些文章里大部分都讨论了人工神经网络 (20%), 主成分分析 (13%) 和 模糊分析 (12%).
延伸阅读:
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