摘要
本发明涉及数据质量检查技术领域,具体为一种危险废物管理数据异常判断方法,包括以下步骤,基于废物管理流程数据,分析危险废物管理的业务流程,采集并记录废物处理的类型、数量、时间和位置数据,生成废物流程分析数据。本发明中,通过分析废物处理的业务流程和记录关键数据,增强数据的准确性和一致性,识别处理环节间的逻辑依赖,评估数据流动和处理过程中的关键联系,提高发现和解决数据异常的能力,对关键特征的识别与权重分配,提高废物处理需求预测的准确度,通过设定异常检测标准并执行数据质量分析,增强对异常数据点的识别能力,规避环境污染和安全事故,提升数据管理的整体效率和安全性,确保数据分析结果的可靠性。
技术关键词
危险废物管理
数据异常判断方法
特征识别信息
依赖关系分析
异常数据点
支持向量机回归
数据处理环节
需求预测模型
需求预测算法
算法参数优化
数据质量检查
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网络
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生成特征
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数据管理
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