TY -的A2 -周,μ盟——你,Yucong PY - 2022 DA - 2022/01/06 TI -区域经济分析的数据挖掘基于移动传感器网络技术SP - 3415055六世- 2022 AB -区域经济的不断发展,区域经济的差异也引起了各界的关注。由于传统的研究方法的局限性,研究结果是相对简单的,无法进行更全面的分析。传统的方法包括以下几点:(1)分析区域物流的发展基于GIS的位置基尼系数和区位商和反映工业集聚的情况年度位置基尼系数的变化曲线;(2)使用SPSS12.0软件进行多元因素或事件,并分析和计算因子得分总结几个主成分因素;(3)生产函数分析方法用于测量规模经济和集聚。作为一个扩展,估计总产出之间的关系和集聚指数因子输入测量均匀状态的工业分布部门集聚经济是一种有效的测量方法。为了促进区域经济的可持续发展,本文分析了区域经济全面基于新兴的移动传感器网络技术和数据挖掘技术。首先,本文分析了移动传感器网络的定位技术基于序贯蒙特卡罗,选择 C ——聚类方法适用于经济大样本聚类分析,并构造一个完整的数据挖掘模型。然后,模型用于分析经济、社会、自然、和教育科学和技术指标的某些地区从2015年到2019年。结果表明,第一主成分的重量经济指标是财政收入的比例最高,为0.986。这表明财政收入在经济指标的作用更大。城市消费的主要指数是72.0,这是最高的。这表明,人口增长率和城市家庭的平均消费在社会指标发挥更大的作用。第一主成分的自然指数最高的污染排放,重量是0.47,而第二个主成分权重最高的能源消费总量,即0.48。这表明自然的污染排放和能源消费总量指标发挥更大的作用。教育科学与技术指标,第一主成分权重是最高的,这是0.61。这表明教育基金扮演着重要的角色在教育科学和技术指标。 Therefore, the data mining model based on mobile sensor network technology can comprehensively and accurately analyze various indicators of regional economy. SN - 1687-725X UR - https://doi.org/10.1155/2022/3415055 DO - 10.1155/2022/3415055 JF - Journal of Sensors PB - Hindawi KW - ER -