基于函数型数据聚类的京津冀空气污染特征分析

近年来,京津冀地区的空气污染问题受到高度关注,为探讨该地区空气污染的特征,文章采用函数型数据的聚类分析方法对空气质量指数(AQI)进行研究.首先将空气质量指数变化曲线,通过函数型数据的主成分分析进行降维,其次将主成分基系数进行K-均值聚类,最后利用ArcGIS9.3将京津冀地区空气污染的聚类结果在地图上直观实现.结果表明,京津冀地区空气污染在空间上可划分为4类典型区域,呈现由北向南逐渐加重的趋势;在时间分布上有明显的相似性,具有显著的季节特征.     

函数型主成分分析(FPCA)模型的应用——以北京市行业人口调控为例

为探讨北京市人口就业和人口控制相适应的基本对策,文章利用非参数平滑技术,将原始数据拟合成函数型数据进行分析,采用L2空间上函数型主成分分析(FPCA)方法,得出各行业从业人数变动与经济环境和政策导向关系密切,人口调控的重点是第三产业,尤其是住宿餐饮业、批发零售业、信息传输计算机服务和软件业、租赁和商务服务业.