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基于类间距离的Logistic序贯多分类的成都空气质量污染分析
引用本文:李亭亭,吕王勇,曾诗静,周娇. 基于类间距离的Logistic序贯多分类的成都空气质量污染分析[J]. 科学技术与工程, 2022, 22(1): 409-415
作者姓名:李亭亭  吕王勇  曾诗静  周娇
作者单位:四川师范大学数学科学学院,成都610068;四川师范大学数学科学学院,成都610068;可视化计算与虚拟现实四川省重点实验室,成都610068
基金项目:国家自然科学基金青年(11601357);四川省科技厅应用基础项目(2017JY0159);视化计算与 虚拟现实四川省重点实验室(SCVCVR2018.08VS)
摘    要: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。

关 键 词:空气污染物  类间距离  序贯  Logistic多分类
收稿时间:2021-04-07
修稿时间:2021-10-12

nalysis of Chengdu Air Quality Pollution Based on Logistic Sequential Multi-classification of Distance Between Classes
Affiliation:Sichuan Normal University,,School of Mathematical Sciences, Sichuan Model University,School of Mathematical Sciences, Sichuan Model University
Abstract:
Keywords:Air pollutants   Distance between classes   Sequential   Logistic Multiple Classification
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