基于谱聚类数据挖掘技术的区域空气质量划分方法研究

发布时间：2024-05-06 22:22

　　空气质量(Air Quality)研究是一个非常复杂的系统工程,由于区域空气质量的传播和交互影响,导致空气质量演变过程的动态性和复杂性。因此,有效表征空气质量结构和空间分布关系、反映空气质量内在关联关系和整体效应、揭示空气质量的演变规律成为解决我国空气质量有效分析和污染防控问题的关键。为此,本文在对区域空气质量传播机理分析的基础上,建立空气质量复杂网络模型,采用谱聚类数据挖掘方法对空气质量的时空分布和交互影响进行了系统化研究。主要研究内容如下:首先,分析空气质量传播影响因素,包括气象因素(如温度、天气、污染物浓度等)以及地理因素(如距离),采用巴特利特检验和KMO方法以及皮尔逊系数,分析空气质量影响因素的相关性。其次,提出基于复杂网络的区域空气质量结构特征映射方法,将复杂网络理论应用于空气质量动态分析,把局地空气质量抽象成网络节点,局地之间空气质量交互关系抽象成边,表征空气质量的时空分布和交互关系,结合时间累积效应的变化更迭,动态表征区域空气质量分布状态。再次,提出一种基于谱聚类的空气质量区域划分方法。在复杂网络的基础上对节点进行谱聚类分析,以空气质量复杂网络生成的空气质量关联矩阵与改...

【文章页数】：65 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

理论学科学领域具有广泛的应用，该方法是研究二元和存储方式在实际应用中具有极高的使用价值，领域的各项研究中都有所应用。31]的主要研究对象，直观表示了节点与节点、节下，用一个元组(V,E)表示一个图G。其中，V种多样，由节点间是否存在方向判断是有向图还向，则为有向图(见....

由节点间是否存在方向判断是有向则为有向图(见图2-1)；若节点有边连节点间没有任何边连接，则为空图。节点的简单有向图示例。图2-1简单有向图节点的简单无向图示例。

燕山大学工学硕士学位论文阵描述应用最广泛的矩阵之一，邻接矩阵包含了网络最基本的点与其他节点之间的邻接关系的描述。图中多用到度的节点v相互连接的边数定义为v在G中的度。在无向图点相连的边数进行计算。在有向图中，根据与节点连接入度。无向图中，度矩阵是一个nn的对称方阵，对角线....

相连的边数进行计算。在有向图中，根据与节点连度。无向图中，度矩阵是一个nn的对称方阵，对角线的和，其余数值全为0，通常用D来表示；邻接矩阵v和节点u有边相连时，在对应位置数值设置为1，置为0。矩阵示例如图2-3所示：图2-3度矩阵示例图接矩阵示例如图2-4....

本文编号：3966425