【摘 要】
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面对观测到的高维复杂数据,函数型数据分析方法能充分利用数据信息,有效处理这类数据,并分析不同数据类型之间的关系.收集了汾渭平原11个城市2019年月均SO2浓度数据和逐时气温数据,为了在分析SO2浓度与气温之间的关系时不丢失重要信息,首先通过函数型数据分析方法,对逐时气温数据进行函数化,并对气温曲线进行动态分析;其次,由于月均SO2浓度数据存在空间相关性,故在气温曲线和月均SO2浓度之间建立函数型空间自回归模型(functional spatial autoregres-sive model,FSAR).
【机 构】
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新疆大学数学与系统科学学院,乌鲁木齐830046
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面对观测到的高维复杂数据,函数型数据分析方法能充分利用数据信息,有效处理这类数据,并分析不同数据类型之间的关系.收集了汾渭平原11个城市2019年月均SO2浓度数据和逐时气温数据,为了在分析SO2浓度与气温之间的关系时不丢失重要信息,首先通过函数型数据分析方法,对逐时气温数据进行函数化,并对气温曲线进行动态分析;其次,由于月均SO2浓度数据存在空间相关性,故在气温曲线和月均SO2浓度之间建立函数型空间自回归模型(functional spatial autoregres-sive model,FSAR).通过函数型主成分基展开的方法对气温曲线进行降维,采用极大似然估计方法对FSAR模型中的参数进行估计.通过与函数型线性模型(functional linear model,FLM)对比,结果表明:FLM模型的均方误差远大于FSAR模型的均方误差.可见用FSAR模型处理SO2浓度与气温数据的拟合效果更好.
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