基于数据挖掘的城市大气污染联防联控区域划分方法技术

本发明专利技术涉及大气污染防治，尤其涉及一种基于数据挖掘的城市大气污染联防联控区域划分方法，利用数据挖掘中的频繁项集技术作为城市间的空气污染相似距离的度量方法，然后采用层次聚类的方法来识别划分联防联控区域。本方法只需要挖掘大气污染数据，发现城市之间的污染模式来确定城市的污染相似距离，基于数据挖掘的方法不需要额外的地理数据，对大气污染数据分布没有要求，对数据的缺失值和异常值不敏感。模型参数较少，不需要复杂的计算，容易实施。本方法具有模型参数少、可解释性强、准确率高、占用资源少、鲁棒性好等优势。

【技术实现步骤摘要】
基于数据挖掘的城市大气污染联防联控区域划分方法
本专利技术涉及大气污染防治，尤其涉及一种基于数据挖掘的城市大气污染联防联控区域划分方法。
技术介绍
随着中国经济的快速发展，我国城市区域出现严重的大气污染。大气污染对国家的经济发展和人民的健康都产生了严重的影响。中国的大气污染具有较强的区域性，因此对于大气污染，不能仅对单一的城市治理，而要对具有污染关联的城市群采取区域联防联控能治理政策。国家大型赛事和会议期间采取的区域空气保障措施取得良好效果，也表明了区域联防联控政策比单一城市治理更具优势。科学合理的联防联控区域划分方法是城市大气污染联防联控政策的关键，而目前几乎找不到符合上述场景(城市大气污染联防区域划分)的应用方法。能找到的方法多用于城市大气污染的监测技术和城市间大气污染物的扩散路径模拟以及城市间大气污染传输规律的分析技术。相关的学术文献1(Wang,H.,Zhao,L.,2018.AjointpreventionandcontrolmechanismforairpollutionintheBeijing-Tianjin-Hebeir本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于数据挖掘的城市大气污染联防联控区域划分方法，其特征在于包括以下步骤：/n步骤000：建立城市大气污染共增的项集数据库；/n步骤100：根据得到的城市大气污染共增数据库，挖掘城市污染共增模式；/n步骤200：根据挖掘的项集，确定城市间大气污染的关联距离；/n步骤300：根据建立城市大气污染之间的距离矩阵，采用层次聚类方法对各城市进行联防联控区域划分。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于数据挖掘的城市大气污染联防联控区域划分方法，其特征在于包括以下步骤：
步骤000：建立城市大气污染共增的项集数据库；
步骤100：根据得到的城市大气污染共增数据库，挖掘城市污染共增模式；
步骤200：根据挖掘的项集，确定城市间大气污染的关联距离；
步骤300：根据建立城市大气污染之间的距离矩阵，采用层次聚类方法对各城市进行联防联控区域划分。


2.根据权利要求1所述的一种基于数据挖掘的城市大气污染联防联控区域划分方法，其特征在于步骤000包括如下步骤：基于采集自全国城市大气质量实时发布平台的空气污染物数据，对每天的城市污染物浓度，和其前一天相比，计算城市大气污染浓度每天的变化状态，将每天大气污染物浓度变化状态为增长的城市统计作为一条项集，将所有项集整合建立城市空气污染共增数据库。


3.根据权利要求1所述的一种基于数据挖掘的城市大气污染联防联控区域划分方法，其特征在于步骤100包括以下步骤：
步骤110：设置频繁项集挖掘参数；
步骤120：采用频繁项集挖掘算法，挖掘城市空气污染共增模式之间的频繁项集。


4.根据权利要求3所述的一种基于数据挖掘的城市大气污染联防联控区域划分方法，其特征在于步骤110包括以下步骤：设置频繁项集挖掘的最小的支持度，即确定城市具有污染相似性的最小相似程度，假设X为项集，则其支持度的计算公式为其中T是组成数据库D的项集，|D...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨光飞，张连奎，
申请(专利权)人：大连理工大学人工智能大连研究院，大连凌空数据科技有限公司，
类型：发明
国别省市：辽宁;21