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基于模糊C均值聚类和Fisher判别分析的城市空气质量评价

2022年11月14日 15:58 尤游 点击:[]

尤游

(安徽机电职业技术学院公共基础教学部,安徽 芜湖 241000)

摘要:为实时评价城市空气质量等级,以长三角城市群41个城市为研究对象,基于样本城市空气质量影响指标,首先利用模糊C均值聚类算法对城市空气质量等级进行划分,再通过Fisher判别分析法基于训练样本进行回判,由获得的混淆矩阵来衡量聚类分析的可靠性,同时可以利用构建好的判别函数来快速判别非样本城市的城市空气质量等级.仿真结果表明将模糊C均值聚类和Fisher判别分析用于城市空气质量等级评价可信度较高,其误判率仅为2.4%,应用该综合模型可以为城市空气质量的防控治理提供参考.

关键词:模糊C均值聚类;Fisher判别分析; 误判率;空气质量等级;长三角城市群

中图分类号:TP391;X823

文献标识码:A

文章编号:1673-2103(2022)05-0040-06

收稿日期:2022-06-22

基金项目:2021年安徽省高校自然科学研究重点项目(KJ2021A1523);2021年安徽省职业与成人教育学会教育教学研究规划重点课题(Azcj2021017);2020年安徽省省级质量工程教学研究项目(2020jyxm0310);2020年安徽省高校自然科学研究重点项目(KJ2020A1107,KJ2020A1058)

作者简介:尤游(1988—),女,安徽安庆人,讲师,硕士,研究方向:数学建模和多元统计.


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