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基于譜聚類數據挖掘技術的區(qū)域空氣質量劃分方法研究

發(fā)布時間:2024-05-06 22:22
  空氣質量(Air Quality)研究是一個非常復雜的系統(tǒng)工程,由于區(qū)域空氣質量的傳播和交互影響,導致空氣質量演變過程的動態(tài)性和復雜性。因此,有效表征空氣質量結構和空間分布關系、反映空氣質量內在關聯(lián)關系和整體效應、揭示空氣質量的演變規(guī)律成為解決我國空氣質量有效分析和污染防控問題的關鍵。為此,本文在對區(qū)域空氣質量傳播機理分析的基礎上,建立空氣質量復雜網絡模型,采用譜聚類數據挖掘方法對空氣質量的時空分布和交互影響進行了系統(tǒng)化研究。主要研究內容如下:首先,分析空氣質量傳播影響因素,包括氣象因素(如溫度、天氣、污染物濃度等)以及地理因素(如距離),采用巴特利特檢驗和KMO方法以及皮爾遜系數,分析空氣質量影響因素的相關性。其次,提出基于復雜網絡的區(qū)域空氣質量結構特征映射方法,將復雜網絡理論應用于空氣質量動態(tài)分析,把局地空氣質量抽象成網絡節(jié)點,局地之間空氣質量交互關系抽象成邊,表征空氣質量的時空分布和交互關系,結合時間累積效應的變化更迭,動態(tài)表征區(qū)域空氣質量分布狀態(tài)。再次,提出一種基于譜聚類的空氣質量區(qū)域劃分方法。在復雜網絡的基礎上對節(jié)點進行譜聚類分析,以空氣質量復雜網絡生成的空氣質量關聯(lián)矩陣與改...

【文章頁數】:65 頁

【學位級別】:碩士

【部分圖文】:

基于譜聚類數據挖掘技術的區(qū)域空氣質量劃分方法研究



理論學科學領域具有廣泛的應用,該方法是研究二元和存儲方式在實際應用中具有極高的使用價值,領域的各項研究中都有所應用。31]的主要研究對象,直觀表示了節(jié)點與節(jié)點、節(jié)下,用一個元組(V,E)表示一個圖G。其中,V種多樣,由節(jié)點間是否存在方向判斷是有向圖還向,則為有向圖(見....


基于譜聚類數據挖掘技術的區(qū)域空氣質量劃分方法研究



由節(jié)點間是否存在方向判斷是有向則為有向圖(見圖2-1);若節(jié)點有邊連節(jié)點間沒有任何邊連接,則為空圖。節(jié)點的簡單有向圖示例。圖2-1簡單有向圖節(jié)點的簡單無向圖示例。


基于譜聚類數據挖掘技術的區(qū)域空氣質量劃分方法研究



燕山大學工學碩士學位論文陣描述應用最廣泛的矩陣之一,鄰接矩陣包含了網絡最基本的點與其他節(jié)點之間的鄰接關系的描述。圖中多用到度的節(jié)點v相互連接的邊數定義為v在G中的度。在無向圖點相連的邊數進行計算。在有向圖中,根據與節(jié)點連接入度。無向圖中,度矩陣是一個nn的對稱方陣,對角線....


基于譜聚類數據挖掘技術的區(qū)域空氣質量劃分方法研究



相連的邊數進行計算。在有向圖中,根據與節(jié)點連度。無向圖中,度矩陣是一個nn的對稱方陣,對角線的和,其余數值全為0,通常用D來表示;鄰接矩陣v和節(jié)點u有邊相連時,在對應位置數值設置為1,置為0。矩陣示例如圖2-3所示:圖2-3度矩陣示例圖接矩陣示例如圖2-4....



本文編號:3966425

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