[发明专利]基于数据挖掘的城市大气污染联防联控区域划分方法

权利要求书

1.一种基于数据挖掘的城市大气污染联防联控区域划分方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤000：建立城市大气污染共增的项集数据库；

步骤100：根据得到的城市大气污染共增数据库，挖掘城市污染共增模式；

步骤200：根据挖掘的项集，确定城市间大气污染的关联距离；

步骤300：根据建立城市大气污染之间的距离矩阵，采用层次聚类方法对各城市进行联防联控区域划分。

2.根据权利要求1所述的一种基于数据挖掘的城市大气污染联防联控区域划分方法，其特征在于步骤000包括如下步骤：基于采集自全国城市大气质量实时发布平台的空气污染物数据，对每天的城市污染物浓度，和其前一天相比，计算城市大气污染浓度每天的变化状态，将每天大气污染物浓度变化状态为增长的城市统计作为一条项集，将所有项集整合建立城市空气污染共增数据库。

3.根据权利要求1所述的一种基于数据挖掘的城市大气污染联防联控区域划分方法，其特征在于步骤100包括以下步骤：

步骤110：设置频繁项集挖掘参数；

步骤120：采用频繁项集挖掘算法，挖掘城市空气污染共增模式之间的频繁项集。

4.根据权利要求3所述的一种基于数据挖掘的城市大气污染联防联控区域划分方法，其特征在于步骤110包括以下步骤：设置频繁项集挖掘的最小的支持度，即确定城市具有污染相似性的最小相似程度，假设X为项集，则其支持度的计算公式为其中T是组成数据库D的项集，|D|表示数据中的项集总数，如果一个项集是一个频繁的项集，那么它的支持值不小于用户指定的最小支持度。

5.根据权利要求3所述的一种基于数据挖掘的城市大气污染联防联控区域划分方法，其特征在于步骤120包括以下步骤：项集的支持度表明城市污染之间的关联距离的大小。通过对数据关联距离设置可以从区域中去除不具有污染关联性的城市，排除某些大气污染仅于自身的污染物排放有关，较少受到污染转移的城市。

6.根据权利要求1所述的一种基于数据挖掘的城市大气污染联防联控区域划分方法，其特征在于步骤200包括以下步骤：根据挖掘的城市之间的频繁项集的支持度计算城市污染之间的相似距离。

7.根据权利要求1所述的一种基于数据挖掘的城市大气污染联防联控区域划分方法，其特征在于步骤300包括以下步骤：聚类的簇间距离，使用平均链接算法，簇间公式为其中，D_avg(T_i,T_j)为簇T_i,T_j之间的距离，|T_i|，|T_j|为簇T_i,T_j中城市的个数。然后设置聚类的终止条件，即可得到联防联控区域划分范围，联防区域的个数。

8.一种根据权利要求1-7中任一一项的基于数据挖掘的城市大气污染联防联控区域划分方法，其特征在于：采用大气污染物浓度数或空气质量指数替代空气污染物数据。

9.一种根据权利要求1-7中任一一项的基于数据挖掘的城市大气污染联防联控区域划分方法，其特征在于：采用共减或共增和共减替代共增。