基于均值化主成分分析的雾霾环境分析与研究

发布时间：2018-05-07 07:54

  本文选题：均值化 + 无量纲化　； 参考：《计算机应用研究》2015年05期

【摘要】：由于雾霾天数对政府从宏观上把握空气状况、制定相应的政策更具有实际意义,所以选择年度雾霾天数而非具体每天的天气状况为研究对象,以期为政府控制雾霾提供可行性建议。从城市开发状况、地区环境、区域经济发展等角度出发,寻求影响雾霾天数的关键因素。对影响雾霾环境的指标数据进行主成分分析,同时改进了传统的主成分分析法在数据无量纲化方面存在的缺陷,采用了在主成分分析时对数据进行均值化,有效地解决了标准化方法带来的信息丢失问题。通过实例分析,对改进前后结果的差异进行了比较,其结果表明,改进后的主成分分析法选取的主成分数量减少,主成分累计贡献率也越高。
[Abstract]:Because the days of haze are more practical for the government to grasp the air condition from the macro view and formulate the corresponding policies, so choose the annual haze days instead of the specific daily weather conditions as the research object. In order to provide feasible advice for the government to control haze. From the point of view of urban development, regional environment and regional economic development, the key factors affecting haze days are sought. Principal component analysis (PCA) is used to analyze the index data that affect the environment of haze. At the same time, the defects of traditional PCA in dimensionless data are improved. The problem of information loss caused by standardization method is solved effectively. The difference between the results before and after the improvement is compared through an example. The results show that the number of principal components selected by the improved principal component analysis method is reduced and the cumulative contribution rate of principal component is higher.
【作者单位】： 江苏大学计算机科学与通信工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(11072090)
【分类号】：X51

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1856051