基于復雜網(wǎng)絡的空氣污染物傳播關(guān)鍵路徑和節(jié)點挖掘研究.pdf

1、隨著國家工業(yè)化進程的發(fā)展，局部區(qū)域內(nèi)空氣污染越來越嚴重。嚴重的空氣污染影響著人類身體健康?？諝赓|(zhì)量監(jiān)測站建設(shè)成本高昂，導致現(xiàn)有空氣質(zhì)量監(jiān)測站數(shù)量有限，不能全面反映當前空氣質(zhì)量情況。如何在有限的成本范圍內(nèi)更準確、更大范圍地設(shè)點監(jiān)測空氣質(zhì)量對人類的生產(chǎn)生活具有重要意義。因此本文提出一種基于復雜網(wǎng)絡的空氣污染物傳播模型，在此模型基礎(chǔ)上應用機器學習算法挖掘空氣污染物傳播的關(guān)鍵路徑和關(guān)鍵節(jié)點，從而指導監(jiān)測站的設(shè)置來提高空氣質(zhì)量監(jiān)測數(shù)據(jù)質(zhì)量。

2、>　　首先，針對難于獲取詳盡的污染源信息，導致不能應用機理模型構(gòu)建污染物傳播關(guān)系。本文通過對復雜網(wǎng)絡和空氣污染物傳播特性的分析，提出應用復雜網(wǎng)絡構(gòu)建空氣污染物傳播模型，并應用復雜網(wǎng)絡度量方法分析空氣污染物傳播網(wǎng)絡特性。
　　其次，引入了近鄰傳播聚類(Affinity Propagation，簡稱AP)算法對空氣污染物傳播關(guān)鍵路徑進行挖掘。在已構(gòu)建的空氣污染物傳播復雜網(wǎng)絡中，通過源點和匯點的指定提取空氣污染物傳播路徑，然后通過路徑相

3、似性對路徑進行聚類，進而挖掘出空氣污染物傳播的關(guān)鍵路徑。
　　再次，提出一種空氣污染物傳播網(wǎng)絡節(jié)點重要度判定方法——ASRank算法，該算法不僅考慮了站點間污染物傳播的方向，同時還考慮了站點間傳播的權(quán)值。應用該算法對空氣污染物傳播復雜網(wǎng)絡中的關(guān)鍵站點進行挖掘，并給出站點的重要性排序。
　　最后，本文以京津冀區(qū)域空氣污染物傳播關(guān)系為實驗，研究發(fā)現(xiàn)京津冀區(qū)域空氣污染物傳播網(wǎng)絡具有復雜網(wǎng)絡無標度特性，挖掘的污染物傳播關(guān)鍵路徑和關(guān)鍵