典型文献
大规模空气质量监测数据缺失处理方法实证研究
文献摘要：
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.
文献关键词：
监测数据;大数据处理;缺失值处理;矩阵填充;实证研究
中图分类号：
作者姓名：
张波;宋国君
作者机构：
中国人民大学环境学院,北京 100872
文献出处：
引用格式：
[1]张波;宋国君-.大规模空气质量监测数据缺失处理方法实证研究)[J].中国环境科学,2022(05):2078-2087
A类：
B类：
空气质量监测,数据缺失,控监,监测点,缺失值处理,模拟实验,交替最小二乘,低秩矩阵,插补算法,大规模数据集,应用文,缺失值插补,污染物浓度,评估值,数据研究,缺失数据,数据处理方法,提高研究,相关计算,大数据处理,矩阵填充
AB值：
0.303723
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