基于決策樹算法的我國(guó)城市空氣質(zhì)量和經(jīng)濟(jì)狀況的分析.pdf

1、本文介紹了數(shù)據(jù)挖掘的分類方法的基本理論，分別以2003—2011年我國(guó)31座大城市地區(qū)的空氣質(zhì)量指標(biāo)數(shù)據(jù)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r指標(biāo)數(shù)據(jù)為研究對(duì)象，利用數(shù)據(jù)挖掘方法及統(tǒng)計(jì)軟件Matlab，基于決策樹分類算法等，根據(jù)影響空氣質(zhì)量的幾個(gè)基本要素（可吸入顆粒物含量、SO2含量、NO2含量、工業(yè)煙塵排放量以及工業(yè)粉塵排放量）對(duì)空氣污染問題進(jìn)行分類研究，得出了決策樹分類模型，能夠?qū)Ω鱾€(gè)城市地區(qū)的空氣質(zhì)量進(jìn)行較好的預(yù)測(cè)分類。進(jìn)一步得出可吸入顆粒物含量、SO2

2、含量和工業(yè)粉塵排放量這三個(gè)因素是影響各大城市空氣質(zhì)量好壞的主要因素。
　　然后，根據(jù)分類結(jié)果，選取主要影響空氣質(zhì)量的三個(gè)指標(biāo)和經(jīng)濟(jì)狀況的五個(gè)指標(biāo)（人均生產(chǎn)總值、第一產(chǎn)業(yè)占GDP的比重、第二產(chǎn)業(yè)占GDP的比例、第三產(chǎn)業(yè)占GDP的比重和工業(yè)企業(yè)的數(shù)量），利用統(tǒng)計(jì)軟件SAS，對(duì)這31座大城市地區(qū)的空氣質(zhì)量和經(jīng)濟(jì)狀況問題進(jìn)行典型相關(guān)分析，得出兩類城市的空氣質(zhì)量和經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r的典型相關(guān)因子。之后再通過對(duì)比分析，得出兩類城市的空氣中二氧化硫含