一种基于XGBoost城市污水排放异常识别分类模型

摘要

本发明公开了一种基于XGBoost城市污水排放异常识别分类模型，涉及环境保护技术领域，包括以下步骤：S1：将在线校准管网流量动态监测系统提供的监测点位平面展示，通过拓扑分析各监测点之间存在的依赖关系；S2：对历史流量数据进行预处理，形成适用于XGBoost分类算法模型的排水流量数据样本；S3：XGBoost分类识别模型训练数据集准备，通过采集16个监测点排水管网历史数据，经处理形成适用于无监督算法初始数据集；本发明的有益效果是：采用XGBoost对在线校准管网流量动态监测系统提供的大量数据进行建模，分类水体污染排放原因；在线校准管网流量动态监测系统数据采集点多，采集的排水管网数据种类多，数据量大、时间跨度长、数据精确且数据获取便利。