基于多元线性回归对AQI预测

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基于偏相关与逐步回归方法的AQI影响因素分析及预测

Advances in Environmental Protection 环境保护前沿, 2017, 7(3), 191-201Published Online June 2017 in Hans. /journal/aephttps:///10.12677/aep.2017.73028The Analysis of Influence Factors of AQIand Prediction Based on Partial Correlation and Stepwise Regression MethodsMenglian Dai1, Tong Wang1, Haiyin Deng1, Fang Wang1,2*1College of Science, Hunan Agricultural University, Changsha Hunan2Agricultural Mathematical Model and Data Process Center, Hunan Agricultural University, Changsha HunanReceived: May 19th, 2017; accepted: Jun. 5th, 2017; published: Jun. 8th, 2017AbstractAir quality index (AQI) is a dimensionless index which describes air condition quantitatively. It can be used to evaluate the quality of atmospheric environment as well as control contamination.In this paper, to investigate the influence of atmospheric pollution indexes on AQI, three cities of China, namely, Beijing, Changsha and Haikou, are chosen for your consideration. Six kinds of at-mospheric pollution index contains PM2.5 of daily date are used as observation. On the one hand, partial correlation analysis is employed for each index of the three cities respectively to deter-mine the main pollutants affecting AQI. It shows the main factors affecting the air quality in Beijing, Changsha and Haikou are PM10, PM2.5, NO2 and O3; PM10, PM2.5, NO2 and CO; PM10, PM2.5 and SO2, respectively. Moreover, the most significant correlation between the six indicators and AQI is PM2.5 for both Beijing and Changsha, but that is PM10 for Haikou. On the other hand, we also use stepwise regression method to access the primary factors affecting the AQI, which is consistent with the conclusion obtained from partial correlation analysis. In addition, we obtain the AQI op-timal linear regression prediction model through partial correlation analysis and stepwise re-gression analysis. Besides, by the model tests, we find the proposed models for the three cities are workable, which can be used to forecast short-term AQI. Finally, some suggestions are provided for improving the air quality according to the results.KeywordsAir Quality Index (AQI), Partial Correlation Analysis, Stepwise Regression Analysis基于偏相关与逐步回归方法的AQI影响因素分析及预测戴孟莲1，王彤1，邓海银1，王访1,2**通讯作者。

基于主成分分析及多元线性回归的空气质量预测算法研究

基于主成分分析及多元线性回归的空气质量预测算法研究近年来，随着城市空气质量的恶化和人们对健康的重视，空气质量的预测变得越来越重要。

本文基于主成分分析和多元线性回归两种方法，进行空气质量预测算法的研究。

在进行主成分分析之前，我们需要收集一定数量的空气质量监测数据。

这些数据包括各种空气污染物的浓度以及其他与空气质量相关的因素，如天气条件、地理位置等。

将收集到的数据进行预处理，处理掉异常值和缺失值，并进行数据归一化。

接下来，使用主成分分析方法对数据进行降维。

首先计算数据集的协方差矩阵，然后对该矩阵进行特征值分解，得到特征值和对应的特征向量。

按照特征值从大到小的顺序选择前几个特征向量作为主成分。

通过将数据集投影到主成分上，就可以得到降维后的数据集。

在进行多元线性回归之前，我们需要将数据集分为训练集和测试集。

训练集用于训练回归模型，测试集用于评估模型的表现。

选择适当的回归模型，并根据训练集的数据，通过最小二乘法估计回归系数。

将训练得到的回归模型应用到测试集上，计算预测值和实际值之间的误差。

通过对比预测值和实际值的误差，可以评估模型的准确性。

如果误差较小，说明模型对空气质量的预测效果较好；如果误差较大，可能需要调整模型或者改进数据预处理的方法。

综上所述，本文基于主成分分析和多元线性回归的方法，对空气质量进行预测的算法进行了研究。

通过降维和回归分析，可以提取出影响空气质量的主要特征，并建立相应的模型进行预测。

该算法对于城市管理部门和居民提供了一种有效的工具，可以及时了解和监测空气质量，采取相应的措施保护健康。

基于多元线性回归的空气质量指数预测模型

基于多元线性回归的空气质量指数预测模型
王凯文;李宏滨
【期刊名称】《信息记录材料》
【年(卷),期】2024(25)2
【摘要】随着中国社会的发展和人口数量的增多,空气污染环境问题表现突出,对人们的生活环境以及生态系统造成严重破坏。

本文基于《中国统计年鉴2022》的相关数据,选取PM_(10)、O_(3)、SO_(2)、PM_(2.5)、N0_(2)、CO六个影响空气质量指数的指标。

首先,通过相关性分析模型验证六个影响指标都对空气质量指数有较强的相关性;其次,通过各污染物浓度计算相应污染物分指数,利用多元线性回归模型建立空气质量指数(air quality index, AQI)与各影响指标之间的数学模型,利用该模型对城市空气质量指数进行预测;最后,将真实值与预测值使用皮尔逊相关性检验对模型评估,准确率达到0.928,能够反映空气质量的总体状况。

【总页数】4页(P1-3)
【作者】王凯文;李宏滨
【作者单位】太原师范学院计算机科学与技术学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.基于CART 算法的空气质量指数回归预测模型的学习
2.基于多元线性回归和层次分析法的案例推理上证指数预测模型的开发及应用
3.多元线性回归方法在空气
质量指数AQI分析中的应用4.基于主成分分析及多元线性回归的空气质量预测算法研究5.陕西关中空气质量指数(AQI)特征及预测模型研究
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基于多元线性回归预测水泥强度-工程技术研究0606

基于多元线性回归预测水泥强度本文研究的是预测水泥强度的问题。

测定水泥熟料强度的传统方法是实测水泥预制品在第3天与第28天的强度，本文采用了多元线性回归模型来更简化、快度、准确的预测水泥强度，通过细度、比表面积、SO3质量分数、CaO 质量分数、快速抗压强度、快速抗折强度、1天抗压强度、1天抗折强度，这几个与水泥强度密切相关且容易测得8个参数作为水泥强度的自变量。

通过R2检验和t 检验证明修改模型的准确性，用多元线性回归的方法得到水泥强度的直方图、回归标准化残差标准P-P 图以及部分回归图，并且得到水泥强度与几个参数之间的系数关系，最后确定水泥强度的多元线性回归方程:y=-194.199-21.276a+0.975b+53.938c-1.8d-4.949e+20.072f-3.017g+0.612h 。

引言：水泥的强度是评价水泥质量的重要标准，是划分水泥强度等级的重要依据。

水泥的强度指水泥胶砂硬化试体所能承受外力破坏的能力。

水泥强度是水泥重要的物理力学性能之一。

现实生活中，人们传统的通过对水泥制品熟料第3天与第28天抗压强度、抗折强度和抗拉强度水泥强度的测定来确定水泥强度，目前以这种方法可以准确、快速的测定水泥制品强度，但是这种方法消耗的时间比较长，水泥强度也不是很准确。

由于水泥制品强度的预测是一个多变量、无固定模型的复杂问题，本文通过多元线性回归方法来建立水泥强度与细度、比表面积、SO 3质量分数、CaO 质量分数、快速抗压强度、快速抗折强度、1天抗压强度、1天抗折强度几个参数的回归方程。

1、问题假设1、假设由与水泥强度密切相关的因素主要有细度、比表面积、SO 3质量分数、CaO 质量分数、快速抗压强度、快速抗折强度、1天抗压强度、1天抗折强度，其他因素忽略不计；2、假设所参考的某省水泥厂2007年9-11月实验数据足够准确SO 3。

23、问题求解 3.1、问题分析根据要解决的问题，以及所查到的资料，可以看出需要分析的是水泥强度与细度、比表面积、SO 3质量分数、CaO 质量分数、快速抗压强度、快速抗折强度、1天抗压强度、1天抗折强度这几个参数之间的关系。

(仅供参考)基于多元线性回归对AQI预测

基于多元线性回归模型对AQI研究与分析摘要：目前中国大气污染形势严峻，以可吸入颗粒物、细颗粒物为特征污染物的区域性大气环境问题日益突出，损害人民群众的身体健康，影响社会和谐稳定。

本文根据相关数据，选取了一部分影响因子：PM2.5、PM10、CO、NO2、SO2、温度和降雨量，对我国部分城市的空气质量进行评价，采用了多元线性回归模型方法，预测空气质量指数。

通过回归分析发现，空气质量指数和PM2.5、PM10、CO、NO2和降雨量有关，并得到空气质量指数的预测模型，有利于我们对未来各城市空气质量的走势有所了解。

1研究背景和目的空气是人类生活中不可或缺的一部分，是城市生产活动的基础。

空气污染不仅会影响人的身体健康，还会对动植物的生长有非常不利的影响，损害农业和林业的发展，是城市所面临的最严峻的问题之一。

现代医学研究表明，呼吸新鲜自然的空气能够增强免疫力、促进血液循环、消除疲劳、提高工作效率等；否则就会引起乏力、烦闷、头晕、注意力不集中、精神不振等不良症状，日积月累，将可能会导致多种人体疾病的发生。

因此空气质量的好坏对我们的生活有着重大的影响。

为了研究空气的好坏，提出了空气质量的概念。

空气质量指数（air quality）的好坏反映了空气污染程度，它是依据空气中污染物浓度的高低来判断的。

空气质量问题始终是世界各国备受关注的一个问题。

随着我国工业化、城镇化的深入推进，能源和资源消耗持续增加，大气污染防治压力继续加大。

了解我国空气质量现状，及时采取有效措施进行治理，是改善空气质量的唯一途径。

我国从1973年召开第一次全国环境保护会议开始，通过制定环境保护五年计划，对空气污染物排放进行约束与管理，为城市环境空气质量保护、工业污染防治等提供方向。

为了改善环境空气质量，防止生态破坏，创造清洁适宜的环境，保护人体健康，研究影响空气质量的影响因子刻不容缓。

本文运用多元线性回归模型，对影响空气质量的因子进行分析，最终得到空气质量预测模型。

基于多元回归分析的大气污染控制研究

基于多元回归分析的大气污染控制研究随着人们日益关注大气污染对健康和环境的影响，研究如何有效地控制和减少大气污染已成为科学家们探索的热门话题。

在此背景下，多元回归分析作为一种有效的研究手段，被广泛应用于大气污染控制的研究中。

1. 多元回归分析的基本原理多元回归分析可以被看做是一种对自变量和因变量之间关系的解释和预测的分析方法。

它基于多元线性方程模型，通过对自变量与因变量之间线性关系的建模和分析，探究自变量对因变量的影响规律，并通过拟合和预测模型来实现因变量的控制。

在大气污染控制研究中，多元回归分析可以用来探究大气污染物的排放源、环境因素等多种因素对大气污染物浓度的影响，进而找到有效的控制路径。

2. 多元回归分析在大气污染控制研究中的应用目前，多元回归分析已广泛用于大气污染控制的研究中，其应用主要分为以下两个方面：2.1. 排放源控制多元回归分析可以用来建立污染源与污染物浓度之间的关系模型，进而预测不同排放量情况下的污染物浓度变化，并找到最佳排放控制路径。

例如，通过对火电厂运行排放数据的分析可以找到影响火电厂污染排放的因素，比如发电量、燃煤性质等，进而实现火电厂污染物排放的最优化控制。

2.2. 大气环境改善多元回归分析也可以用来探究大气污染物浓度与环境变量之间的关系，如气象参数、地形高度等，进而提出针对性的环境改善措施。

例如，通过对不同气象条件下的污染物浓度数据的比对，可以发现气象因素对污染物的传输和分布起着关键作用，并据此制定对应的环境改善方案。

3. 多元回归分析存在的问题及展望多元回归分析作为一种有效的分析工具，在大气污染控制研究中已经取得了显著的成果。

但同时也存在一些问题和局限性。

例如，多元回归分析只能考虑线性关系，难以准确探究非线性关系的影响；同时，多元回归分析结果也容易受到样本数据的影响，因此结果可能不够稳定和可靠。

展望未来，我们可以进一步利用多元回归分析以及其他更加先进的数据分析技术，结合更为准确的观测数据和模拟模型，深入探究大气污染的复杂机理，并进一步提高大气污染控制的效率和精准度。

基于多元分析法的空气质量预测研究

基于多元分析法的空气质量预测研究随着城市化进程的不断加速，城市空气污染越来越严重，成为了我们日常生活中极为紧迫的问题之一。

而对于预测空气污染的情况，基于多元分析法的模型逐渐成为了热门工具之一，因为这种预测模型具有比较好的准确度和实用性。

多元分析法，是统计学中的一种分析方法，对于多个自变量和一个或多个因变量之间的关系进行建模和预测。

在空气质量预测中，我们可以使用多元分析法来预测一些可能影响空气质量的因素与空气质量之间的关系，从而为我们提供更加准确的预测和改善建议。

首先，我们需要收集一些可能影响空气质量的因素。

这些因素可以包括气象数据（如温度、湿度、风速、雨量等）、道路交通状况、工业污染排放量、人口密度等等。

其中，气象数据是最为重要的一个因素，因为它们直接影响着空气质量状况。

其他因素则需要根据实际情况来进行选择和权重的判断。

然后，我们需要对这些因素进行数据采集和预处理。

其中，数据采集涉及到对于数据源的选择和数据的收集方式，而预处理则包括数据清洗、数据整合、数据标准化、数据变换等多个步骤。

在数据清洗中，我们需要去除掉缺失值、异常值、重复值等无效数据，以确保数据的可靠性和稳定性。

在数据整合中，则需要将多个数据源中的数据进行合并和整合，以便于我们进行后续的建模和分析。

接下来，我们需要对于数据进行建模和分析。

在这一步中，我们可以使用不同的模型和算法进行分析，如多元线性回归模型、主成分分析、聚类分析、决策树分析等。

这些模型和算法的选择需要根据我们的实际需求和数据情况进行选择，并且针对不同的问题可以采用不同的方法。

最后，我们需要对于结果进行评估和优化。

在评估中，我们可采用预测精度、误差分析、模型稳定性等多个方面来进行评估。

在优化中，我们可以通过改变模型参数、改进数据质量、优化算法等方式来进一步提高预测准确度和实用性。

总之，基于多元分析法的空气质量预测研究是一项非常重要的工作，通过对于各种因素之间的关系进行建模和分析，从而可以对于空气质量的变化进行预测和调控。

应用多元回归分析模型预测城市空气质量

应用多元回归分析模型预测城市空气质量城市空气质量是影响城市居民身体健康和生命安全的重要因素之一。

随着城市化进程的加快和人口增长速度的加快，城市空气污染问题越来越受到人们的关注。

由于城市大气环境受多种因素影响，因此，采用多元回归分析模型来预测城市空气质量是一种有效的方法。

一、多元回归分析模型简介多元回归分析是一种统计学方法，可以通过建立多元线性回归模型来分析多个自变量（影响因素）对一个因变量（被解释变量）的影响。

在环境科学和大气环境领域，多元回归分析方法常用于预测城市空气质量、环境污染等问题。

多元回归分析模型的基本形式为：Y = β0 + β1X1 + β2X2 + …… + βnXn + ε其中，Y为因变量，表示要解释的变量或预测变量，Xi为自变量，表示影响因素，βi表示第i个自变量的回归系数，ε为误差项。

回归系数表示自变量与因变量之间的关系强度和方向。

二、多元回归分析在城市空气质量预测中的应用城市空气质量受多种因素影响，包括气象条件、交通情况、工业污染、建筑物高度、绿地覆盖率等。

多元回归分析可以通过同时考虑多个因素对城市空气质量的影响，建立预测模型，帮助人们更好地了解和预测城市空气质量。

在多元回归分析中，需要先确定自变量和因变量。

对于城市空气质量预测，因变量可选取空气质量指数（AQI）等常用指标。

自变量则需要根据实际情况进行选择，并进行数据分析和处理。

例如，在北京市的空气质量预测中，研究人员选择了气象条件、交通情况、工业污染等多个因素作为自变量，并对收集到的相关数据进行归一化处理。

通过应用多元回归分析模型，建立了城市空气质量预测模型，成功预测了北京市空气质量的变化趋势和高峰期。

三、多元回归分析模型的优势应用多元回归分析模型预测城市空气质量的优势在于，可以综合考虑多个影响因素，减少个别因素对预测结果的影响。

相比于单个影响因素的分析方法，多元回归分析可以更准确地预测城市空气质量的变化趋势。

此外，多元回归分析模型还具有灵活性和可靠性。

《2024年基于可加回归模型的AQI时序特征分析》范文

《基于可加回归模型的AQI时序特征分析》篇一一、引言随着工业化和城市化的快速发展，空气质量问题日益受到人们的关注。

空气质量指数（AQI）作为衡量空气质量的重要指标，其时序特征分析对于预测空气质量、制定环境保护政策具有重要意义。

可加回归模型作为一种常用的统计学习方法，能够有效地对时序数据进行特征提取和预测。

本文旨在利用可加回归模型对AQI时序特征进行分析，以期为空气质量预测和环境保护提供科学依据。

二、数据与方法2.1 数据来源本文所使用的AQI时序数据来源于某城市的空气质量监测站。

数据包括日AQI值、气象因素（如温度、湿度、风速等）、污染源数据（如工业排放、交通流量等）以及其他相关因素。

2.2 可加回归模型可加回归模型是一种将因变量分解为多个独立部分的回归模型，每个部分都由一个独立的自变量或一组自变量解释。

在AQI 时序特征分析中，我们可以将AQI值分解为多个影响因素的叠加，从而建立可加回归模型。

2.3 数据分析方法首先，对AQI时序数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值填充等。

然后，利用可加回归模型对AQI时序特征进行建模，提取各影响因素对AQI的贡献程度。

最后，通过交叉验证等方法对模型进行评估和优化。

三、结果与分析3.1 AQI时序特征提取通过可加回归模型，我们成功提取了AQI时序特征。

各影响因素对AQI的贡献程度如下所示（以百分比表示）：气象因素占XX%，污染源数据占XX%，其他因素占XX%。

这表明气象因素和污染源数据是影响AQI的主要因素。

3.2 影响因素分析气象因素中，温度、湿度和风速对AQI的影响较大。

其中，低温、高湿和静风条件容易导致AQI升高，表明这些气象条件不利于空气质量的改善。

污染源数据中，工业排放和交通流量对AQI的影响较为显著。

工业排放中的有害物质和汽车尾气等污染物是导致AQI升高的重要原因。

其他因素中，包括城市绿化、能源结构等也会对AQI产生影响。

3.3 模型评估与优化通过交叉验证等方法对可加回归模型进行评估，结果表明模型具有较好的预测性能。

多元回归在大气环境污染事故预测中的应用

式中 , Y 为危害纵深 , km ; X1 为源强当量 , g/ s ; X2 为源泄露持
X′ Y
- 1
续时间 , min ; X3 为平均风速 , m/ s ; b0 、 b1 、 b2 、 b3 是 Y 对 X1 ,
X′ Y,0 < k X2 , X3 的回归系数。
则 β的岭估计定义为 :β ^ ( k ) = ( X′ X + kIp )
法及回归分析与相关分析法 3 大类 [1 ] 。其中 ,回归分析与相关分析法是寻求事物随机变量之间所存在的某种必然的、特回流比。
4
回流比
如果只是从理论上讲 ,氨氮除去率 η = R/ ( 1 + R) ( R 为
污泥回流比) 。可见系统的氨氮去除率只与污泥的回流比有关 ,在完全进行反硝化的情况下 ,回流比越大 ,则氨氮的除去率就越高。但焦化污水的 BOD5 / CODCr 只有 0. 3 左右 ( 即易生物降解有机物含量较少 ) , 造成 C/ N 比不足使反硝化率低 , 如果这时仍采用高回流比 ,使进入 A 段的 C/ N 比更加失调 ,造成恶性循环。因此我们采用的回流比一般控制在 1. 5 ～ 2 左右 , 脱氮效果好。
表 1 列出了应用上述扩散模型预测某高速公路运氯气的车发生氯气外泄事故污染所得到的部分数据。从所作预测成果数据分析可见 ,大气污染环境事故造成的污染纵深和面积与化学物种类、源强、源高、泄露持续时
污染范围[ 纵深( km) / 面积( km2) ]
-
2 2δ y
+
h0
2 2δ z
2
间、风速、大气垂直稳定度等多种因素有着密切联系和内在规律。将大气环境污染事故后果模拟预测所得数据作为现场实验观测值 ,应用多元回归分析的方法 ,可以从这些观测中寻求出污染范围与各随机变量之间的内在联系和规律。

利用多元线性回归方法评估气象条件和控制措施对APEC期间北京空气质量的影响

利用多元线性回归方法评估气象条件和控制措施对APEC期间北京空气质量的影响利用多元线性回归方法评估气象条件和控制措施对APEC期间北京空气质量的影响一、引言空气质量是一个国家或地区环境保护的重要指标之一，也直接关系到人民群众的身体健康和生活质量。

在过去的几十年里，随着工业化和城市化进程的加快，以及汽车尾气和工业废气的排放增加，城市的空气质量日益恶化。

为了改善城市空气质量，各国相继推行了一系列的环境保护和污染治理措施。

中国作为一个发展中国家，在经济快速发展的同时也面临着严峻的环境问题。

其中，北京作为中国的政治、经济和文化中心，其空气质量问题日益突出。

为了改善北京的空气质量，中国政府采取了一系列的行动，包括严格控制工业和交通污染、限制尾气排放、加大对企业的监督力度等。

而APEC期间，北京也采取了一些特殊的措施，如临时停工停产、限行、封堵等，以确保APEC峰会期间空气质量良好。

本文将利用多元线性回归方法来评估气象条件和控制措施对APEC期间北京空气质量的影响。

通过多元线性回归模型，可以量化各个因素对空气质量的影响程度，并预测不同气象条件和控制措施下的空气质量状况。

二、方法2.1 数据收集本研究将收集北京市APEC期间的空气质量监测数据、气象数据以及控制措施的相关信息。

空气质量监测数据包括PM2.5、PM10、O3等常规指标。

气象数据包括温度、湿度、气压、风速、风向等指标。

控制措施的信息则主要包括停产停工的时间和范围、限行的时间和范围、封堵的地点等。

2.2 多元线性回归模型多元线性回归模型可用于分析多个自变量对因变量的影响程度。

在本研究中，因变量为空气质量指标，自变量包括气象条件和控制措施的相关指标。

建立多元线性回归模型后，通过回归系数可以评估每个自变量对因变量的贡献程度。

2.3 行数据处理在构建回归模型之前，需要对数据进行处理。

首先，将缺失数据进行填补或删除；然后，对数据进行正态性检验和相关性分析，确保数据符合回归模型的假设；最后，对数据进行标准化，确保自变量的数据范围一致。

空气质量预测模型研究与应用

空气质量预测模型研究与应用近年来，全球范围内空气质量问题成为了一个日益严重的环境挑战。

由于人类活动和自然因素的影响，空气质量不仅对人们的健康和生活质量产生重大影响，还对生态系统和气候变化产生了负面影响。

因此，为了确保公众的健康和可持续发展，准确预测和评估空气质量变化越来越成为一项重要的任务。

空气质量预测模型的研究和应用能够提供有价值的空气质量信息和预警，以帮助政府、企事业单位及个人做出科学决策和行动。

在这篇文章中，我们将介绍一些常见的空气质量预测模型，并探讨它们的研究和应用情况。

一、时间序列模型时间序列模型是一种常用的空气质量预测方法。

该模型基于历史数据和时间因素来预测未来的空气质量状况。

常见的时间序列模型包括自回归移动平均模型（ARMA）、自回归积分移动平均模型（ARIMA）和季节性自回归积分移动平均模型（SARIMA）等。

这些模型通过分析和建模历史数据的空气质量变化，探索其与时间和其他相关因素之间的关系，并进行预测。

二、统计回归模型统计回归模型是另一种常见的空气质量预测方法。

该方法通过建立多元线性回归模型来预测空气质量，通过考虑多个影响因素的综合作用，对未来的空气质量进行预测。

常见的统计回归模型包括多元线性回归模型、逐步回归模型和岭回归模型等。

这些模型通过分析和建模空气质量的影响因素，如天气、交通状况、工业排放等，从而预测未来的空气质量。

三、机器学习模型机器学习模型是近年来快速发展的一种空气质量预测方法。

这些模型通过从大量数据中学习，并自动调整模型参数，以预测未来的空气质量。

常见的机器学习模型包括支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）和随机森林（Random Forest）等。

这些模型在处理非线性、多变量和高维数据方面具有较强的优势，能够更准确地预测未来的空气质量。

四、深度学习模型深度学习模型是机器学习的一种分支，利用神经网络模拟人脑的学习和处理过程。

在空气质量预测方面，深度学习模型可以通过学习复杂的数据特征和模式，提高预测的准确性。

基于多元线性回归方程安顺市四季AQI预报模型的建立与效果评估

基于多元线性回归方程安顺市四季AQI预报模型的建立与效果评估作者：曹青吴哲红陈贞宏徐良军来源：《科技风》2022年第03期摘要：对安顺市2015—2019年包括日平均气温、平均相对湿度、平均本站气压、日照时数等18个地面气象观测要素和污染累积基础（前一日AQI值）与当日AQI作相关性分析，选用强相关因子建立四季多元线性逐步回归模型，运用等级评分、准确率、标准化平均误差（NME）等6种参数对4个模型预报效果进行评估。

得出以下主要结论：四季AQI与气象要素值均表现出明显相关关系，春、夏季预报效果优于秋、冬季，四季AQI预报模型均可以满足实际运用需求。

关键词：AQI;相关性;多元线性回归;效果评估中图分类号：X513文献标识码：AAbstract：Correlation analysis was conducted for 18 meteorological observation elements，including daily average temperature，average relative humidity，average atmospheric pressure，sunshine duration，and pollution accumulation basis（AQI of the previous day）and AQI of the current day in Anshun from 2015 to 2019，and a multiple linear regression model was established with strong correlation factors.Six parameters，such as grade score，accuracy and normalization mean error（NME），were used to evaluate the prediction effects of the four models.The main conclusions are as follows：AQI in four seasons shows obvious correlation with meteorological element values，the forecast effect of spring and summer is better than that of autumn and winter，and the forecast model of AQI in four seasons can meet the practical application requirements.Keywords：AQI;correlation;multiple linear regression;effect assessment安順市作为中国优秀旅游城市，空气环境质量是影响旅游发展关键因素之一[1]。

多元回归在大气环境污染事故预测中的应用

用。本文以某高速公路发生的大气环境污染事故的预测成
果为基础，采用多元回归分析法进行分析研究，立适用于建
体泄露等，这会在一定范围内产生巨大的危害。因此，适时
开展快速的大气环境污染预测的研究有着十分重要的意义。
ＡｐｌａｉｎｏｌｐｅＲｅｒｓｉｎＡｎｌｓｎｔｅＥｐｃａｉｎｏｍｏｐｅｅＥｎｉｏｍｅｔＰｌｔｎＡｃｉｅｔｐｉｔｆＭｕｔｌｃｏｉｇｅｓａｙｉｏｈｘｅｔｔｆＡｔｓｈｒｖｒｎｎｏｌｉｃｄｎｓｏｓｏｕｏ
ｔｒｕｈｔｅｓｌｃｉｎｏｘｅｔｔｎｏｅ，ｔｅｓｔｐＩｔｅｔａｏｅ，ｔｅａｒｎｅｎｆｂｓｃｄｔｎｈｈｃｆｒｇｅｓｏｈｕｇｅｅｔｆｅｐｃａｉｍｈｏｏｄｌｈｅｕｌｍａｈｍａｉｌｍｄｌｈｒａｇｍｅｔｏａｉａａａｄｔｅｃｅｋｏｒｓｉｎｆｃｅｒｓｌ．）ｔａｈｕｃａｃｌｔｎｃｎｂｃｉｖｄａｄｏｅｋｎｆｍｅｈｄｉｏｍｅｈｔｃｎｅｆｃｉｅｙｆｒｃｓｔｅｓｏｅｏｔｓｈｒｅｕｔｓｈｔｔｅｑｉｋｃｌｕａｉａａｈｅｅｎｎｉｄａｔｏｓｆｒｄｔａａｆｅｔｌｏｅａｔｈｃｐａｍｏｐｅｅｏｅｖｆ

《2024年基于可加回归模型的AQI时序特征分析》范文

《基于可加回归模型的AQI时序特征分析》篇一一、引言随着城市化进程的加快和工业的迅猛发展，空气质量问题逐渐成为人们关注的焦点。

空气质量指数（AQI）作为衡量空气质量的重要指标，其时序特征分析对于预测和评估空气质量具有重要意义。

本文旨在利用可加回归模型对AQI时序特征进行分析，以期为相关决策提供科学依据。

二、研究背景及意义AQI时序特征分析是通过收集并分析历史AQI数据，从而预测未来一段时间内的空气质量状况。

这种分析对于环境保护、公共卫生、城市规划等领域具有重要意义。

可加回归模型作为一种常用的统计模型，能够有效地处理时序数据，揭示变量之间的关系，为AQI时序特征分析提供了一种有效的工具。

三、可加回归模型概述可加回归模型是一种线性回归模型的扩展，它假设因变量的变化可以由多个自变量的独立效应叠加而成。

在AQI时序特征分析中，可加回归模型可以通过对历史AQI数据进行拟合，找出影响AQI的主要因素，如气象因素、污染源排放等。

通过对这些因素的独立效应进行量化分析，可以更准确地预测未来一段时间内的AQI状况。

四、数据来源与处理本文所使用的AQI数据来源于某城市的空气质量监测站。

数据包括每日的AQI值、气象数据（如温度、湿度、风速等）、污染源排放数据等。

在数据预处理阶段，我们对数据进行清洗、筛选和整理，确保数据的准确性和完整性。

同时，我们采用时间序列划分法将数据划分为训练集和测试集，以便对模型进行训练和验证。

五、可加回归模型在AQI时序特征分析中的应用在应用可加回归模型进行AQI时序特征分析时，我们首先对模型进行参数估计和假设检验，以确保模型的稳定性和可靠性。

然后，我们利用训练集对模型进行训练，找出影响AQI的主要因素及其独立效应。

接着，我们利用测试集对模型进行验证，评估模型的预测性能。

最后，我们根据模型的预测结果，提出相应的空气质量改善措施和建议。

六、实验结果与分析通过实验，我们发现可加回归模型在AQI时序特征分析中表现出较好的预测性能。

基于多元线性回归方程安顺市四季AQI预报模型的建立与效果评估

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科技风 ABAA 年 C 月
基于多元线性回归方程
安顺市四季 !XT预报模型的建立与效果评估
曹青4吴哲红4陈贞宏4徐良军
贵州省安顺市气象局"贵州安顺"A@!%%%
摘4要对安顺市 )%$L))%$' 年包括日平均气温*平均相对湿度*平均本站气压*日照时数等 $_ 个地面气象观测要素和污染累积基础' 前一日 5c#值( 与当日 5c#作相关性分析!选用强相关因子建立四季多元线性逐步回归模型!运用等级评分*准确率*标准化平均误差' [M]( 等 0 种参数对 3 个模型预报效果进行评估" 得出以下主要结论$四季 5c#与气象要素值均表现出明显相关关系!春*夏季预报效果优于秋*冬季!四季 5c#预报模型均可以满足实际运用需求"
作为浓度基础的代表自变量% 作相关性分析"结果如表 $"
其中+ !!, 表示双侧检验的显著性结果 \/7值小于 %&%$" 两者呈强相关关系"+ !, 表示双侧检验的显著性结果 \/7 值大于 %&%$ 小于 %&%L"两者呈较强相关关系"其余表示两
者相关性较弱%
表 $ 安顺市四季 5c#与气象要素相关性分析结果
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@科技风 ABAA 年 C 月
电子信息
气压表征气压要素"降水量&平均总云量&最小能见度&日照
时数则各自表征降水情况&云量&能见度和日照辐射情况%

城市空气质量预测模型及其应用研究

城市空气质量预测模型及其应用研究随着工业化和城市化的快速发展，城市空气质量已经成为了人们关注的焦点。

现在，我们可以通过气象学、环境科学和大数据技术等多个领域的研究成果，建立起了城市空气质量预测模型，来预测城市空气质量的变化趋势，这对于如何改善城市空气质量，保障人们的健康至关重要。

城市空气质量预测模型是如何建立的？城市空气质量预测模型通常采用多元回归和时间序列分析等方法。

多元回归是一种建立因变量与多个自变量之间关系的方法，可以将城市污染物排放、气象因素（如风速、湿度、温度等）、地理因素（如距离大气污染源的距离、海拔高度等）和人口因素等引入预测模型。

时间序列分析则可以预测未来时间段内空气污染浓度的变化情况。

这些数据都可以通过无人机、气象站等设备实时收集，并与已有数据进行比较分析，从而得出空气质量变化的趋势。

除此之外，对密集观测区域采用传感器网络技术，收集大量数据，建立机器学习模型，可以提供更准确、精细的预测和决策支持。

城市空气质量预测模型还可通过相应的算法和模型进行进一步优化和精细化，以确保预测结果的准确性、可靠性和实时性。

城市空气质量预测模型的应用价值城市空气质量预测模型对于城市规划和资源优化的影响具有重要意义。

首先，针对不同的污染物排放源和气象条件，建立合适的预测模型，利用模型预测的数据来制定减排政策，降低污染物排放量，为改善城市空气质量提供决策基础。

其次，空气质量预测模型可以为敏感人群（如儿童、老年人和病患）提供预警服务，让他们及时采取措施降低健康风险。

此外，它还可以为城市空气治理提供有效、实时的数据支撑和政策分析，支持环保决策的制定和实施。

城市空气质量预测模型的现状和未来发展近年来，我国在城市空气质量预测模型方面取得了一定的进展。

例如，针对北方冬季重污染的现状，建立了独有的城市空气质量预测模型，并通过粒子群优化算法，获得更准确的预测效果。

在机器学习的推动下，城市空气质量预测模型的精度和实时性得到了提高。

多元线性回归方法在空气质量指数AQI分析中的应用

多元线性回归方法在空气质量指数AQI分析中的应用许允之; 范莹莹; 姚羽霏; 孙宏文; 杨毅; 李鹏程【期刊名称】《《煤矿机电》》【年(卷),期】2019(040)005【总页数】6页(P57-62)【关键词】多元线性回归; 雾霾污染; 空气质量指数(AQI); 模型检验【作者】许允之; 范莹莹; 姚羽霏; 孙宏文; 杨毅; 李鹏程【作者单位】中国矿业大学电气与动力工程学院江苏徐州221116; 上海交通大学电子信息与电气工程学院上海200240【正文语种】中文【中图分类】X830.10 引言2012年环保部门出台规定，要用空气质量指数(AQI)替代原有的空气污染指数(API)。

AQI划分为6档，对应空气质量的6个级别，其指数越大，污染越严重。

比起API，AQI的分级更严，参与评价的污染物更多，结果也更客观。

由于徐州的空气污染比较严重，雾霾天气频发，故对徐州的每日AQI指数进行定量研究很有必要。

多元线性回归是一种统计学方法，主要用于分析多个变量共同影响一个变量的问题。

AQI指数和风力等级、机动车数量、各类工厂各主要污染物的排放量和温度等都有关系。

因此，用多元线性回归方法来建立AQI的定量预测模型是很合适的。

本文从九元线性回归开始建模，不断地进行改进，最终得到拟合效果很好的四元线性回归模型，可用于日后徐州AQI的预测。

1 多元线性回归的介绍影响因变量y的自变量设有p个，分别为x1，x2，…，xp，假设各x和y符合线性关系，即y=β0+β1x1+β2x2+…+βpxp+ε(1)式中：β0,β1,…,βp为p+1个待求参数；y为可观测的因变量；ε为不可观测的随机变量，代表所有不可控随机因素。

为方便估计，设ε满足Eε=0, Dε=σ2<∞未知(2)则式1和式2共同确定一个p元线性回归模型,即(3)式中:未知参数β1，…，β0称为偏回归系数，自变量x1，x2，…，xp称为回归变量。

这样，便有：Ey=β0+β1x1+β2x2+…+βpxp(4)这样，该式(4)便称为y对x1，x2，…，xv的回归函数。