空气质量与气象因子间关联规则的挖掘方法研究  

Mining Method of Association Rule between Air Quality and Meteorological Factors

作　　者：李光强[1] 李晶晶[1] 邓敏[1] 

机构地区：[1]中南大学信息物理学院,湖南长沙410083

出　　处：《环境科学与技术》2008年第12期1-3,16,共4页Environmental Science & Technology

基　　金：国家自然科学基金资助项目(40501053);辽宁工程技术大学地理空间信息技术与应用实验室开放基金项目(2007001)

摘　　要：传统数据相关性分析仅能揭示空气质量与气象因子之间的相关系数,关联规则挖掘方法使用支持度、置信度、作用度、兴趣度等指标能够发掘隐藏在大量监测数据内部的关联规则。文章使用SQL语言实现了Apriori算法,挖掘出研究区内空气主要污染物浓度与气象因子之间的关联规则,定量表示气象因子变化对主要污染物浓度的影响。Traditional correlation analysis only discoveries correlation coefficient between air quality and meteorological factors while association rule mining technique can dig out association rules hiding in the data by using support, confidence, lift and interest measures. SQL language was used to implement Apriori algorithm, and then mined association rule between air quality and meteorological factors, which quantificationally denoted meteorological influence on principle air pollutants concentration.

关 键 词：关联规则 数据挖掘 空气质量 气象因子 APRIORI算法 

分 类 号：X169[环境科学与工程—环境科学]