摘要
本文提出基于巴氏距离的统计方法,研究了京津冀地区十三个城市2013年12月至2016年9月每日空气质量指数(AQI)数据,对该地区的空气质量的相关性进行了分析。通过观察数据生成的折线图,发现京津冀各地区的AQI折线图具有一定的相似性。于是,本文基于巴氏距离研究了各地空气质量的相关性,利用模糊聚类方法对上述地区聚类,并分析了聚类结果。聚类结果及数据平均值显示京津冀地区大部分城市处于空气质量恶劣的条件下。
This paper introduces a new statistical method by Bhattacharyya distance, studies thirteen cities’ daily air quality index (AQI) data of the Beijing-Tianjin-Hebei region, between December 2013 and September 2016. The line charts generated by data, show that Beijing-Tianjin-Hebei regional AQI charts have a similarity. Then, based on Bhattacharyya distance, this article studies correlation of different cities’ AQI, uses the fuzzy clustering method to cluster different regions’ data, and analyzes the clustering results. The clustering results and the average of data show that most cities in the Beijing-Tianjin-Hebei region are under the condition of bad air quality.
出处
《应用数学进展》
2017年第5期711-715,共5页
Advances in Applied Mathematics
基金
国家自然科学基金项目(61572011)
河北省自然科学基金项目(F2016201161)
河北省高等学校科学技术研究重点项目(ZD2017005)
河北省教育厅青年基金(QN2014039)。