【摘 要】
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最近几年,无论政府,还是环境保护部门,甚至是全国人民都更加关注空气污染质量问题。因此,控制大气污染、提高环境空气质量,研究城市空气污染数据的不真实性就成为了迫切的需
【基金项目】
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黑龙江省大学生创新创业训练项目“城市空气污染数据的真实性判别及分析”(201610236013)
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最近几年,无论政府,还是环境保护部门,甚至是全国人民都更加关注空气污染质量问题。因此,控制大气污染、提高环境空气质量,研究城市空气污染数据的不真实性就成为了迫切的需要。针对城市空气污染数据的不真实性,基于自组织神经网络(SOM)的异常值检测方法,对历史空气检测数据进行训练,计算转移概率矩阵,再根据基于密度的聚类算法(DBSCAN)对数据时间进行聚类分析,再将待检测数据代入转移概率矩阵,最终实现异常值检测。最终为环境保护和政策提供支撑.
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