中国环境科学

作者：高海燕, 马文娟

单位：1. 兰州财经大学统计与数据科学学院, 甘肃 兰州 730020;2. 甘肃省数字经济与社会计算科学重点实验室, 甘肃 兰州 730020

关键词：函数型数据分析,多视角学习,图正则化,空气质量数据,矩阵填充,数据修复

基金：国家社会科学基金项目(19XTJ002);甘肃省自然科学基金项目(23JRRA1186);兰州财经大学科研项目(Lzufe2023C-005)

由于传感器故障、数据传输等原因,收集到的空气质量数据往往面临着稀疏性和不完整性的挑战.提出了一种基于图正则化的多视角函数型矩阵填充方法(GRMFMC),以有效修复和重建空气质量数据的缺失部分.该方法通过引入图正则化策略,充分考虑了各污染物内样本信息的高阶邻域关系,减少了信息损失;并且利用Hilbert-Schmidt独立性准则(HSIC)提取不同污染物之间的互补信息,进而提高插补精度;同时,结合函数型数据分析,将不同时间点的空气质量数据视为连续函数,利用其内在的平滑性和相关性实现高精度的数据插值.真实空气质量数据集上的模拟插补和实证应用结果表明,相较于其他典型插补方法,GRMFMC方法的插补误差RMSE、NRMSE分别降低了56%~99%、46%~98%以及51%~99%、40%~98%,显示出更好的插补效果,且在不同缺失率和污染物种类下皆表现稳健,具有良好的泛化能力和实际应用价值.

来源：2024年第10期

《中国环境科学》期刊编辑部

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