有序多分类回归模型及其在判断空气质量等级方面的应用

发布时间：2017-08-29 15:07

  本文关键词：有序多分类回归模型及其在判断空气质量等级方面的应用

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【摘要】：本文对有序多分类回归模型的构造和适用条件进行了初步探讨,并将该模型应用于2014年西安市空气质量的影响因素分析,通过运用有序多分类回归的思想和方法,剔除不显著的变量,得到西安市空气质量等级关于SO2、PM10、O38小时、PM2.5、最低气温的有序回归模型。得出了如下结论：西安市空气质量等级与SO2、PM10、O38小时、PM2.5、最底气温之间存在显著的相关关系。 本文研究的意义主要表现在以下几个方面： (1)利用空气质量等级相关的原始数据,透彻认识有序回归的本质。 (2)利用有序回归模型给出的结果,对西安市空气质量模型提供了一个更为简单易行的计算方法。 (3)事实上,很多污染物的指标是我们找不到的,我们可以用这些“不完全,,的指标来预测空气质量。 (4)在进行空气质量预报的同时,我们能够根据当地污染物的情况和未来气象条件的变化,预测未来的空气质量状况,适时适度减少或降低污染物的排放,从而达到从被动的空气污染监测到主动应对空气污染物的控制。 我们发现只需用较少的变量即可描述西安市空气质量的变动情况,这具有一定的参考意义和实用价值。
【关键词】：西安市 有序回归模型 空气质量指数 空气污染因素分析
【学位授予单位】：云南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：O212.1
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 第一章 绪论7-17
• 1.1 课题背景7-9
• 1.2 空气质量的概念介绍及国内外研究和应用介绍9-15
• 1.2.1 空气质量及相关概念介绍9-13
• 1.2.2 空气质量指数的国内外研究现状及其应用13-15
• 1.3 研究的内容15
• 1.4 监测数据的环境背景15-16
• 1.5 数据来源16
• 1.6 研究方法16-17
• 第二章 有序回归模型及方法17-21
• 2.1 有序回归模型概念介绍17-18
• 2.2 有序回归模型的参数估计方法18-21
• 第三章 SPSS软件介绍及操作方法21-25
• 3.1 SPSS软件简介21
• 3.2 SPSS软件操作方法21-22
• 3.3 SPSS软件的箱线图22-24
• 3.3.1 箱线图的概念22-23
• 3.3.2 箱线图的功能23-24
• 3.3.3 箱线图的缺点24
• 3.4 SPSS软件运行程序的相关说明24-25
• 第四章 有序回归过程25-46
• 4.1 空气质量影响因素分析25
• 4.2 探索空气质量指数级别与各变量间的关系,进行数据预处理25-36
• 4.3 模型的建立36-41
• 4.4 回归结果分析说明41-46
• 第五章 总结与展望46-47
• 5.1 本文的小结46
• 5.2 存在的问题及下一步工作的展望46-47
• 参考文献47-49
• 致谢49

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前9条

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本文编号：753939