【摘 要】
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近年来,随着城市化水平持续提高、工业发展速度越来越快、人口激增,导致城市环境污染问题越来越严重。人们对于空气质量问题越来越重视,对于空气质量监测和数据处理的要求也
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近年来,随着城市化水平持续提高、工业发展速度越来越快、人口激增,导致城市环境污染问题越来越严重。人们对于空气质量问题越来越重视,对于空气质量监测和数据处理的要求也越来越高。针对获取到的空气质量数据存在完整度不足的情况,本文运用基于稀疏表示的纵向矩阵填充方法对空气质量数据进行填充。为了对比点数据填充与曲线数据填充方法,采用常用PMM多重插补方法作为比较方法,得到不同缺失情况下的有用结论。本文所做工作如下:一、总结该领域以往的研究成果,提出未将数据转化为曲线数据进行填充。概述矩阵填充的知识背景与相关理论,介绍稀疏表示的基本思想与纵向矩阵填充算法。二、针对PMM多重插补、纵向软阈值与纵向稀疏回归的精确度对比,本文先提取一节完整空气质量数据作为样本进行随机删除数据处理及填充,再进行样本数据精确度及聚类效果对比。三、针对实际空气质量数据填充应用,先确定其函数性质,并对其进行低秩性检验,后对实际数据进行填充;对填充后的数据进行聚类分析。四、对本文的工作进行梳理、总结,并指出不足与下一步研究方向。本文在确定空气质量数据具有函数性质及低秩性的基础上,先确定纵向软阈值与纵向稀疏回归方法具有一般性,再对缺失率不定的空气质量数据填充,且在应用中取得了良好的效果,基本达到了本文的目的。
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