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申请/专利权人：生态环境部华南环境科学研究所(生态环境部生态环境应急研究所)

摘要：本发明公开了一种基于大数据和NMF模型的二噁英来源解析方法及系统，方法包括以下步骤：获取多源排放二噁英浓度数据，对原始数据进行标准化处理，利用随机森林算法构建二噁英来源识别模型；获取环境介质中二噁英浓度数据，利用NMF对环境介质中二噁英来源进行定量解析；构建判别模型，判别NMF解析出来的源是否为已知源，获得环境介质中二噁英各来源的贡献率。本发明可实现对环境中二噁英来源的精准、定量识别，获得环境介质中二噁英各排放源的贡献率，有效提高二噁英监测监管的针对性、科学性和准确性，提升环境精细化管理水平，大力推动二噁英减排控制，改善环境质量，有效解决二噁英管控难、成本高的问题。

主权项：1.一种基于大数据和NMF模型的二噁英来源解析方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取多源排放二噁英浓度数据，进行标准化处理，得到样本数据；S2、分析不同排放源二噁英特征的关联性，得到影响二噁英来源识别的特征变量；S3、利用随机森林算法构建二噁英来源识别模型，通过影响二噁英来源识别的特征变量对二噁英来源识别模型进行训练，得到用于识别二噁英来源的识别模型，即训练后的二噁英来源识别模型；S4、获取环境介质中二噁英浓度数据，利用NMF对环境介质中二噁英来源进行定量解析；S5、通过随机噪声生成器生成随机噪声矩阵，将随机噪声矩阵与基于样本数据中二噁英浓度数据组成多源排放二噁英大数据集；S6、构建判别模型，通过多源排放二噁英大数据集对判别模型进行训练，得到用于区分真实二噁英浓度数据和假数据的判别模型，即训练后的判别模型；S7、将步骤S4的定量解析结果输入训练后的判别模型，获取识别出的真实数据；S8、将步骤S7得到的真实数据作为训练后的二噁英来源识别模型的输入，获得环境空气中二噁英的各个来源是否为已知来源；步骤S4的方法具体包括以下子步骤：S4-1、获取环境介质中二噁英浓度数据；S4-2、应用NMF模型将受体二噁英组分浓度矩阵因子化，分解为一个非负因子矩阵W和一个非负因子矩阵H，初始化矩阵W和矩阵H，采用非负双奇异值分解初始化方法对矩阵进行初始赋值，通过欧式距离的Frobenius范数来最小化目标函数；S4-3、设置迭代次数上限和误差阈值，采用坐标下降算法优化算法；S4-4、按照公式： 依次迭代矩阵W和矩阵H，当两次目标函数差小于10-4时停止迭代，将停止迭代时的非负因子矩阵W和非负因子矩阵H作为环境介质中二噁英来源的定量解析结果。

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