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J-GLOBAL ID：202202248472584757   整理番号：22A0176679

高頻度アイテムセットクラスタリングアプローチを用いた中国におけるPM_2.5汚染のクラスタ分析【JST・京大機械翻訳】

Cluster analysis of PM_2.5 pollution in China using the frequent itemset clustering approach

著者 (2件)： Zhang Liankui (Institute of Systems Engineering, Dalian University of Technology, Dalian, China) ,  Yang Guangfei (Institute of Systems Engineering, Dalian University of Technology, Dalian, China)
資料名： Environmental Research  (Environmental Research)
巻： 204  号： PB  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0574A  ISSN： 0013-9351  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 近年,厳しい大気汚染が地域規模で中国で頻繁に発生している。共同制御領域を定義するためのクラスタリング法は,厳しい地域大気汚染に対処する効果的なアプローチである。しかし,関節制御領域の決定に関する現在のクラスタ分析研究は,類似性尺度としてピアソン相関係数に依存する。大気汚染データにおける非線形性と異常値のため,相関係数は,異なる都市の間の大気質の類似性を正確に明らかにできない。このギャップを埋めるために,頻出アイテム集合手法を用いて汚染地域のPM_2.5汚染と地域境界の空間パターンを描写する方法を提案した。都市間の頻繁なアイテムセットを最初に採掘し,そして,サポート値を,都市間の類似変動パターンの有意性を記述するための興味深い計量として採用した。次に,階層的クラスタリング法を適用して,共同汚染制御のための適切な領域を同定した。提案したクラスタリングアルゴリズムは,結合制御領域を定義するためのコスト効率の良いアプローチである,モデル仮定を必要としない利点と異常値に対するロバスト性を示した。2015年から2018年までの中国における都市PM_(2.5)汚染を分析することによって,著者らは頻繁なアイテムセットクラスタ化方式が汚染パターンを効率的に決定することができ,効果的に地域分割を同定できることを証明した。クラスタリングアプローチは,地域間の共同制御対策を設計するためのPM_2.5時空間集約のより大きな理解を容易にすることができた。本研究の知見と方法論は,中国におけるクリーン空気政策の定式化に重要な意味を持つ。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 大気汚染 ,  汚染防止 ,  都市 ,  相関係数 ,  調節遺伝子 ,  クラスタ化 ,  *クラスタ分析 ,  異常値 ,  類似性 ,  定式化 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 階層的クラスタリング ,  クラスタリングアルゴリズム ,  Pearson相関係数 ,  クラスタリング法 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 都市大気汚染 ,  PM_2.5 ,  クラスタ分析 ,  汚染防止

分類 (1件)： 健康被害  (SB03070P)

タイトルに関連する用語 (5件)： 頻度アイテムセット ,  クラスタリング ,  中国 ,  汚染 ,  クラスタ分析