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基于模糊C均值算法对空气污染源的聚类分析(交付)

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基于模糊C均值算法对空气污染源的聚类分析(交付)

基于模糊C均值算法对空气污染源的聚类分析基于模糊摘要本文主要研究空气质量评价问题。引入模糊数学的概念,根据环境空气质量标准(20123095中规定的9个指标,对其空气质量等级进行定量评价。首先,按照国家现有空气质量指数计算方法建立模型,先计算9个空气质量分指数再取最大值得过对比11个城市在过去7个时刻的国标2、3、4、5)可看出按国家标准计算出的、6、7几乎完全吻合,但在时刻2、3的个别城市相差较大。在这里忽略个别异常点,近似将附件一中的模型视为国标空气质量模型。其次,运用模糊综合指数法(建立新评价模型。依据环境空气质量标准(20123095建立9个指标组成的因素集U{2213O,243O,1102410和5个等级的评价集{V优,良,轻度污染,中度污染,重度污染},构造污染因素对空气质量等级的隶属函数,组成U、V之间的模糊关系矩阵R和污染因子的权重矩阵W,则多指标模糊综合评价矩阵可以表示为。构造空气质量标准类别向量{0,100,150,200,300},有模糊综合指数。将此模型计算出的11个城市在过去7个时刻的空气质量指数6、7、8、9),可以看出新模型整体变化趋势与国标变化趋势几乎完全一样,但因为国标值为9个污染因素分指数中的最大值,而模糊综合指数法建立的模型中每个污染因素都占一定权重,所以模型计算出的空气质量指数值比现有模型总体偏低。最后用新模型计算出附件二中的数据,并与国家标准计算出的附件一中比较结果一致,即新模型能够客观有效的评价空气质量,表现空气质量的变化的总体趋势而不是极端的最大值,也因此总体结果比现有模型偏小。【关键词】空气质量指数模糊综合指数法于模糊C均值算法对空气污染源的聚类分析ofofistoinoftoay1a,3,4,5betoIto6,7is3asatoa{22NO

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