基于灰关联度的面板数据聚类方法及在空气污染分析中的应用

发布时间：2018-01-08 15:06

  本文关键词：基于灰关联度的面板数据聚类方法及在空气污染分析中的应用　出处：《控制与决策》2017年12期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：针对面板数据的三维特征、正负相关性以及灰色关联模型缺乏有效检验等问题,构建面板数据灰色关联模型,拓展了面板数据聚类方法;引入灰熵,提出灰色关联聚类的检验模型.研究发现,灰色关联度模型能够反映面板数据的正、负相关关系,且具有对称性、唯一性和可比性.通过在苏南4市空气质量区域划分中的应用,表明基于面板数据灰关联模型的聚类方法具有良好的效果,各类别的灰色关联度差异明显,层次清晰.
[Abstract]:According to the three-dimensional characteristics of panel data, and the problem of positive and negative correlation between the grey correlation model is the lack of effective inspection, construction of panel data of grey relational model, expand the panel data clustering method; grey entropy, grey clustering model is proposed for testing. The study found that the grey correlation model can reflect the panel data of positive and negative correlation. With symmetry, uniqueness and comparability. Through the application of air quality in South of Jiangsu region in 4, shows that the clustering method of grey correlation model based on panel data with good results, various other grey relational grade differences, level is clear.

【作者单位】： 南京航空航天大学经济与管理学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(71071077,71371098) 中央高校基本科研业务费专项资金项目(NC2012001,NR2013033) 江苏高校哲学社会科学重点研究基地项目(2012JDXM005) 江苏省普通高校研究生科研创新计划项目(SJZZ16_0050)
【分类号】：N941.5;X51
【正文快照】： 0引随着我国经济的快速发展和城镇化进程的加快,汽车保有量急剧上升,空气污染现象愈演愈烈,特别是近年来大规模的雾霾现象已严重影响人们的正常生活.空气污染的形成原因较为复杂,影响因素众多,其中污染源排放和当期气象条件对污染物的分布和扩散起主要作用.空气污染源的排放与，

本文编号：1397583