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国内刊号：11-2201/X
国际刊号：1000-6923
发布日期:
作者：张波, 宋国君
单位：中国人民大学环境学院, 北京 100872
关键词：监测数据,大数据处理,缺失值处理,矩阵填充,实证研究
基金：中国人民大学科学研究基金(中央高校基本科研业务费专项资金资助)项目成果(22XNF016)
基于2016年1月至2021年7月的全国1654个国控监测点小时级的6种污染物空气质量监测数据,研究缺失值处理方法、效果及其影响.模拟实验表明交替最小二乘下的低秩矩阵插补算法相比于其他缺失值处理方法拥有更小的均方根误差、平均百分比误差,更高的相关系数和更快的运算速度,在大规模数据集上性能更优.实证分析表明应用文本方法得到的插补值是有效且合理的,缺失值插补前后污染物浓度评估值会有±10%以内的变化,插补后的数据集更加准确和完备.本文建议在基于空气质量监测数据研究时应先采用本文中的缺失数据处理方法,对监测数据中存在的缺失数据进行插补,提高研究所使用监测数据的完整性,保证相关计算结果的准确性和有效性.
来源：2022年第5期
《中国环境科学》期刊编辑部
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