基于大数据方法的垃圾焚烧发电厂环境执法监管数据预测模型探究

在垃圾焚烧发电厂运行系统负荷特性统计指标和污染源监督性监测数据积累的大数据背景下,有效提取数据之间的关联特征对于垃圾焚烧系统规划运行和执法监管具有重大意义。首先,通过Pearson关联分析获得运行负荷特性指标和排放特征指标任意2因素之间的相关性特征;然后利用SPSS及Python软件,构建用以预测烟气污染因子排放量的多元线性回归模型及BP神经网络模型。对模型预测结果进行了比较,结果表明,多元线性回归模型和BP神经网络模型都能应用于烟气污染因子排放量的预测,进一步得出的BP神经网络模型的预测效果优于多元线性回归模型。本研究对于探究工业污染源环境执法建模和定量分析污染源排放水平具有参考价值。