首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

部分线性模型在空气质量指数细颗粒物PM2.5中的分析应用
引用本文:刘锋,银利,张星. 部分线性模型在空气质量指数细颗粒物PM2.5中的分析应用[J]. 数学的实践与认识, 2014, 0(9)
作者姓名:刘锋  银利  张星
作者单位:重庆理工大学数学与统计学院;
摘    要:主要是研究细颗粒物PM2.5与其它影响空气质量指数的因素之间的相关性.首先运用主成分分析法对影响细颗粒物PM2.5的五个指标进行降维,然后对降维过后的数据拟合部分线性模型,拟合的效果比一般线性模型与多项式回归模型所拟合的效果更好.

关 键 词:部分线性模型  主成分分析  一般线性模型

Analysis and Application of Partially Linear Models in the Air Quality Index of Fine Particles in PM2.5
Abstract:This paper is mainly to study the correlation between fine particles of PM2.5 and other factors affecting the air quality index.Firstly,it reduces the dimension of five indices influence the fine particles PM2.5 with the principal component analysis,then,partially linear model is applied to fit the dimension-reduced data,results show that the effect of fitting of partially linear model is better than the general linear model and polynomial regression.
Keywords:partially linear model  principal component analysis  the general linear model
本文献已被 CNKI 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号