西班牙博士用大数据分析告诉你：污水厂大数据时代还没起步呢！-第3页-北极星水处理网

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领先群体

他们的统计数据显示，欧洲是这个领域的领跑者。来自欧洲的机构和学者在这些文章的出现率达61%，然后是亚洲-大洋洲(34%)，北美是12%，南美和非洲地区仅占不到4%。

就每个单项算法而言，欧洲的贡献率都是最大的。亚洲-大洋洲主要贡献于 ANN (38 篇)、模糊分析 (17篇)和 PCA (20篇)。其中有37篇文章是不同地区的跨区合作成果，占总数的12%左右。

图1.每项技术每年的引用数

引用趋势

上图展示的是这些文章里每个算法/工具每年的引用次数总和。大家能从图中看到其中一些方法和工具的引用情况在过去几年里呈现出稳定增加的趋势。其中ANN 和 PCA 的增幅最大(2010年后的引用数都超过200)，然后是模糊分析、聚类分析、独立成分分析ICA和偏最小二乘法回归分析 PLS(2010年后的引用数在10左右)。

作者认为，污水处理厂应用这些技术来改善工艺表现可能是这些数据增长的幕后推动力。控制图和物料平衡分析的每年引用数较少(<50次)，作者认为这是因为这方面的公开数据本身就比较有限。

知识管理方法论的论文(决策树、规则归纳、ontologies)获得引用最少(<20次)，而且在统计年限里没有增长迹象。作者推测可能是因为这方面的算法的应用范围就很窄很有针对性，或者他们的潜力还没有得到挖掘。

Papers在科学家眼中的受欢迎度

哪个算法应用率最高呢?他们用引用总数和papers数的比值做统计，结果发现独立成分分析ICA的引用率是最高的(63), 然后是 SVM (51)、PCA 和CBR (38)。大部分其他算法的数值都在20到40之间，除了控制图和物料平衡分析低于20。作者认为这跟算法的“新旧”程度有关。

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原标题：西班牙博士用大数据分析告诉你：污水厂大数据时代还没起步呢！

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