一种企业生产排放数据压缩处理方法技术

本发明专利技术涉及数据处理技术领域，具体涉及一种企业生产排放数据压缩处理方法。该方法首先获取监测点采集到的实时监测数据和历史数据；计算历史数据对实时监测数据判定的时间影响权重；计算历史数据对实时监测数据判定的自身影响权重；结合时间影响权重和自身影响权重计算历史数据的置信度，基于置信度得到标准均值，进一步，进行数据处理计算实时监测数据的异常程度值；基于异常程度值，构造霍夫曼树，获取每个节点对应的实时监测数据的压缩编码。本发明专利技术根据在监测过程中数据重要程度不同，将数据以异常程度的不同按霍夫曼编码的形式，把更重要的异常数据使用更短的码位表示，使重要数据能保存的更简洁，达到不易丢失的目的。达到不易丢失的目的。达到不易丢失的目的。

【技术实现步骤摘要】
一种企业生产排放数据压缩处理方法


[0001]本专利技术涉及数据处理
，具体涉及一种企业生产排放数据压缩处理方法。

技术介绍

[0002]企业在生产排放时的数据需要被实时记录，用于后续对于排放指标和排放规范做核验。故排放数据的记录对监测生产过程中是否有无异常具有重大意义，尤其是在加入错误的原料时，可以通过排放数据的异常变化及异常情况对企业的生产排放进行及时提醒，以便于生产排放的损失尽可能的降低。排放监测需要再排放口设置检测器，其采集极为频繁，一般需要连续进行采集，且采集点和采集种类不止一种，这样就导致了数据量的激增。故进一步的，常对数据进行编码压缩，以便于存储更多的数据。
[0003]目前，在数据编码过程中通常仅根据数据采集的时间前后顺序对不同的数据赋予权重，进而对其进行编码，该方法并没有考虑根据数据自身与其他数据相比的异常程度对数据赋予权重，仅基于采集的时间前后顺序对数据赋予权重，对于采集时间距离当前时间较远但有异常的数据，由于传统的编码特征，对于出现频率极低且与历史数据和当天其他数据差距较大的异常数据，在编码过程中会使得其bi本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种企业生产排放数据压缩处理方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取监测点采集到的当天的实时监测数据和历史数据；根据历史数据对应的天数计算每一时刻历史数据对实时监测数据判定的时间影响权重；根据历史数据与其他历史数据的均值的差值，计算每一时刻历史数据对实时监测数据判定的自身影响权重；结合所述时间影响权重和所述自身影响权重计算每个时刻历史数据的置信度，基于不同天数同一时刻的历史数据获取置信度权重，对所述置信度加权求和，得到同一时刻对应的标准均值；根据实时监测数据和对应的历史数据中同一时刻的标准均值的差异，得到实时监测数据的异常程度值；基于所述异常程度值，构造霍夫曼树；将所述霍夫曼树中每个二叉树左边的节点标记为0；将所述霍夫曼树中右边的节点标记为1，沿着所述霍夫曼树的顶部至每个节点的路径，获取每个节点对应的实时监测数据的压缩编码。2.根据权利要求1所述的一种企业生产排放数据压缩处理方法，其特征在于，所述根据历史数据对应的天数计算每一时刻历史数据对实时监测数据判定的时间影响权重，包括：将历史数据对应的天数和指数系数相乘得到调节权重；以自然常数为底数，以负的所述调节权重为指数的指数函数，为历史数据对应的天数的时间影响权重；当所述时间影响权重小于预设第一阈值时，则将所述时间影响权重归零，并将其对应的天数之前的历史数据对应时间影响权重也归零。3.根据权利要求2所述的一种企业生产排放数据压缩处理方法，其特征在于，所述指数系数的获取方法为：所述指数系数的计算公式为：其中，为自然常数；为指数系数；为总天数；为指数系数对应的天数。4.根据权利要求1所述的一种企业生产排放数据压缩处理方法，其特征在于，所述根据历史数据与其他历史数据的均值的差值，计算每一时刻历史数据对实时监测数据判定的自身...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴用，程凯，褚巍，周亚斌，宋浩，
申请(专利权)人：安徽皖欣环境科技有限公司，
类型：发明
国别省市：