基于类间距离的Logistic序贯多分类的成都空气质量污染分析

空气质量与人们的身体健康息息相关,分析影响空气质量的污染物是十分重要的工作。本文采用类间距离的序贯logistic多分类方法对成都市2019年5月至2020年4月的空气质量数据进行分析,该方法基于类间距离,把多分类问题转化为多个二分类问题,再基于序贯的原理使用二分类logistic,最后利用逐步回归后的正确率来分析影响空气质量的污染物。实验结果表明,PM2.5,PM10,NO2,O3这4类污染物的对成都市空气质量综合影响力最大,政府应该加强对这几类污染物的联合监控并制定相应的政策来减少污染物的排放。