基于数据挖掘的稀土原地浸矿尾矿中污染物特征的相关性研究

基于数据挖掘的稀土原地浸矿尾矿中污染物特征的相关性研究(论文13000字)
摘要：稀土元素因其具有特有的电子层结构，因此使得稀土元素自身具有优异的磁、光、电等特性，现在已经普遍地适用于各行各业。南方风化壳稀土矿是我国特有的、宝贵的稀土资源，加大对稀土原地浸取尾矿的研究，提高稀土资源的利用率，减少尾矿对环境的影响，意义十分的重大。
收集不同的深度下浸出液中的稀土离子的浓度以及铵态氮浓度，再利用最小二乘法对收集到的数据进行数据拟合分析，得到最终的回归模型。因为对包含噪声原数据直接进行回归拟合无法得到浓度与土壤深度两个变量之间具体的函数关系，所以本文对原数据进行以下处理：先使用Python语言实现数据挖掘中的局部加权线性回归算法，运用该算法得到基本回归曲线走势。再根据所得到的曲线基本走势，利用MATLAB结合最小二乘法求得最终的回归函数模型，并最终求得了稀土离子和铵态氮浓度分布规律。
关键词：数据挖掘；曲线拟合；最小二乘法；局部加权线性回归

Study on the correlation of the characteristics of the pollutants in the tailings of the rare earth mining based on Data Mining
Abstract：Because of its unique electronic structure, the rare earth element has excellent magnetic, optical and electrical properties, and it has been widely used in all professions and trades. Rare earth ore is a unique and precious rare earth resource in China. It is very important to increase the utilization of rare earth resources and reduce the influence of tailings on the environment.
The concentration of rare earth ions and the concentration of ammonium nitrogenin the leaching solution were collected, and the data were fitted by the least square method to get the final regression model.If we choose directly ways to regression fitting the data, we can not get thespecific functional relationship between concentration and the depth of the soil.So in this paper, the original data for the following processing: Firstly we use the Python language to achieve the local weighted linear regression algorithm of data mining and using this algorithm to get the basic regression curve.And then according to the basic trend of the obtained curve,using MATLAB combined with least square method to find final regression function model, and finally obtained the rare earth ions and ammonium nitrogen concentration rules.
Key words：data mining；curve fitting；leastsquare approximation； locally weighted linear regression

目  录
1 引言    4
1.1 风化壳稀土矿    4
1.1.1 稀土简介    4
1.1.2  风化壳稀土矿简介    5
1.2  稀土原地浸取尾矿    5
1.2.1 原地浸取工艺简介    6
1.2.2 原地浸取尾矿存在的问题    6
1.2.3 国内对原地浸取尾矿的研究进展与不足    7
1.3  课题研究的意义与内容    7
1.3.1 课题研究的意义    7
1.3.2课题研究的内容    8
2 变参数回归模型与局部加权拟合    8
2.1 变参数回归模型    8
2.2 局部加权拟合    9
2.2.1局部加权回归    9
2.2.2 权重的确定与参数估计    9
3 曲线拟合及最小二乘法    10
3.1 曲线拟合    10
3.1.1  线性曲线形式    10
3.1.2  常见非线性曲线形式    11
3.2 最小二乘法及其计算    12
3.2.1  最小二乘法    12
3.2.2  最小二乘法的计算    12
4 对原地浸取尾矿进行的数据挖掘    15
4.1 稀土元素含量的分析与结果    16
4.1.1  稀土元素含量的分析    16
4.1.2   稀土元素含量结果分析    22
4.2 铵态氮含量的分析与结果    22
4.2.1  铵态氮含量的分析    22
4.1.2   稀土元素含量结果分析    27
5 结论    27
5.1 工作总结    27
5.2 工作展望    27
参考文献：    29
致谢    30