天气通天气通并不是一款单独提供空气质量的应用，它注重天气更多，比如可以按照北京的不同区来显示气温，提供曲线和地图气温显示，并具有多种形式的微博分享样式。但它同样也有当前大家比较关心的空气信息，如果你不想让空气信息“喧宾夺主”，那么可以考虑“天气通手机安卓版”或者是“墨迹天气官网iPhone版”。天气通仅从空气的角度来说，“天气通”可以有效的告诉我们当前PM2.5的指数以及指数所代表的是否有害。虽然
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2023-06-27 15:38:40
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一.学习知识准备在数据可视化分析中，按上篇文章，我们要学习numpy科学计算库以及matplotlip可视化分析，这边我用了request库下载了上海的空气质量指数的html文本，并爬取了数据进行json封装，因此我们也要学会从文本获取json数据并解析，然后需要构建numpy数组，用折线图显示出来第一个知识点：request库Requests 是⽤Python语⾔编写，基于urllib，采⽤Ap
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2023-12-06 20:19:31
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Deep Distributed Fusion Network for Air Quality Prediction摘要：基于对大气污染的领域知识，提出了一种基于深度神经网络（DNN）的方法（Deep-air），该方法由空间变换组件和深度分布式融合网络组成。考虑到大气污染物的空间相关性，组件将空间稀疏的空气质量数据转换为一致的输入，以模拟污染物源。后一种网络采用神经分布式结构，融合城市异质数据，同
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2023-08-10 23:36:33
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aqi插件 Working in a Global Security Operations Center usually involves monitoring current events and especially abnormal weather. Abnormal weather can cause facility closures, and a good operation wil
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2023-08-06 23:17:21
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版本1.0'''
功能：AQI计算
版本：1.0
'''
def cal_linear(iaqi_lo,iaqi_hi,bp_lo,bp_hi,cp):
'''
范围缩放
'''
iaqi = (iaqi_hi-iaqi_hi)*(cp-bp_lo)/(bp_hi-bp_lo) + iaqi_lo
return iaqi
def cal_pm_i
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2023-09-26 19:08:41
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五、空气质量分析与结果展示5.1 实验背景近年来随着城市化和工业化的发展，城市空气质量越来越差，从中央到地方各级政府对城市空气质量也越发重视。并对全国各个城市的空气质量进行了长期的采样。下面对全国空气质量进行分析，可以得出我国城市空气质量的大概规律。数据介绍time 时间city 城市AQI 根据细颗粒物、可吸入颗粒物、二氧化硫、二氧化氮、臭氧、一氧化碳等六项参数综合得出的空气污染程度及空气质量状
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2024-01-04 11:38:59
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细颗粒物又称细粒、细颗粒、PM2.5。细颗粒物指环境空气中空气动力学当量直径小于等于2.5微米的颗粒物。它能较长时间悬浮于空气中，其在空气中含量浓度越高，就代表空气污染越严重。虽然PM2.5只是地球大气成分中含量很少的组分，但它对空气质量和能见度等有重要的影响。与较粗的大气颗粒物相比，PM2.5粒径小，面积大，活性强，易附带有毒、有害物质（例如，重金属、微生物等），且在大气中的停留时间长、
前言：在上一篇文章中，我们介绍了在PM2.5.in这个网站采集空气质量的数据，本篇文章是对其产生的一些问题的另一种解决方案，提供更加权威的数据采集。技术框架：selenium、json、etree这里的selenium是一种自动化测试的工具，它可以帮助我们模拟浏览器打开网页并获取网页数据，本文之所以选择这种方式进行，是因为以requests方式直接请求无法获取到正确的数据，这个网页的数据是动态加载
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2023-11-12 11:33:10
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最近公司做的一个空气检测方面的大屏显示设备，需要获取网络上的天气情况，以及空气质量情况。对于天气，找到了中国天气网（http://openweather.weather.com.cn/Home/Help/Using.html），传说从前是免费的，在某个时刻，停止了更新，出来了新的政策，需要申请key令牌，费用为30元一年(现阶段是免费的，但不知道什么时候会收费，个人感觉比较不靠谱)。对于PM2.5
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2024-10-02 11:53:05
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# Python空气质量
![classDiagram](
## 1. 简介
空气质量是指大气中各种污染物的浓度和组成状况，对人类的生活和健康有着重要的影响。为了监测和评估空气质量，我们可以使用Python编程语言来处理和分析相关数据。
本文将介绍如何使用Python来获取空气质量数据、进行可视化分析，并展示一个简单的空气质量监测系统的实现。
## 2. 获取数据
想要分析空气质量，首
原创
2023-08-25 08:29:17
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基于神经网络的空气质量指数预测1 项目背景1.1背景随着我国经济的快速发展，大量的工厂企业以及尾气排放使得大气环境污染日益严重，所以大气污染的预测防治工作应该加大力度[1]。通过预测未来影响空气质量指数的污染物浓度，实现我们对短期空气质量状况和变化趋势的判断则变得尤为重要。
空气质量指数是将对人群产生影响的空气质量，通过对评价空气质量的污染物浓度计算得到的无量纲数值。用不同得等级表示空气污染状况的
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2024-04-07 20:21:01
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空气质量模型模型概述SMOKEWRFCMAQCAMxRegAEMSNAQPMSAERMODCALPUFF 模型概述SMOKE稀疏矩阵排放清单处理系统（Sparse Matrix Operator Kernel Emissions）源清单数据前处理过程，并将源清单数据转换为空气质量数值模型可以识别的数据格式WRF中尺度气象模型（Weather Research and Forcast）为空气质量模
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2023-11-19 20:47:06
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- 中国空气质量在线监测分析平台是一个收录全国各大城市天气数据的网站，包括温度、湿度、PM 2.5、AQI 等数据，链接为：https://www.aqistudy.cn/html/city_detail.html,网站显示为：该网站所有的空气质量数据都是基于图表进行显示的，并且都是出发鼠标滑动或者点动后才会显示某点的数据，所以如果基于selenium进行数据爬取也是挺吃力的，因此我们采
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2023-08-14 10:25:39
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前言：本文主要介绍有关北京市单日雾霾浓度预测问题以及相关代码 1、数据准备 这里主要采用了污染物浓度数据（PM10、SO2、NO2、O3、CO）以及部分气象要素（包括最高温度、最低温度、风速、风向、天气）等数据 数据的获取参见请跳转（1）污染物浓度相关数据获取（2）部分气象要素相关数据获取 将获取的数据整合到自己的电脑中，由于数据量不是很大，可以直接存放到Excel中 2、数据清洗 由于数据中存在
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2024-06-13 19:54:53
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AQI分析与预测背景介绍AQI，指空气质量指数，用来衡量空气清洁或污染的程度。值越小，表示空气质量越好。分析目标哪些城市的空气质量较好/较差？空气质量在地理位置分布上，是否具有一定的规律性？临海城市的空气质量是否有别于内陆城市？空气质量主要受哪些因素影响？全国城市空气质量普遍处于何种水平？怎样预测一个城市的空气质量？1、读取数据#导入相对应的数据处理模块
import numpy as np
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2023-10-24 08:33:42
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下午正好有点时间就把之前想做的一个工作给结束掉，之前网上搜索数据的时候发现了一个在线的数据结果，提供了一下正好需要的数据，一般的气象类网站大多只能提供未来一周的预测数据，而这个网站则可以提供未来半月的预测数据，当然，免费的版本可能颗粒度没有那么的高，不过对于一般的应用需求来说已经是足够了的。 因为整体的实
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2024-04-11 19:02:16
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空气污染预测摘要作者：胡耀文本文用北京2010年到2014年气压风向雨雪量等相关物理量的数据集，用LSTM做模型优化，来预测PM2.5浓度。目前均方差在34左右，还有优化空间。后续会广州的相关天气信息，来预测广州的空气污染程度。第一，数据集数据集是kaggle上找的，是北京2010年1月1日到2014年12月31日的数据No是编号year是年month是月day是日hour是小时PM2.5是预
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2024-05-13 15:04:46
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Python暑期课大作业一、实验任务描述本题目需要完成的内容和要求。本作业选择了第三道题，空气质量信息聚合平台，要求：选择五个以上城市收集空气污染的特征参数（如AQI、SO2、PM10浓度等），并绘制显示AQI具体特征参数的直方图。绘制过去五天内的每日平均空气质量图。二、已完成任务 必做项目都已完成。 完成的选做任务有，使用Django + Vue前后端分离开发web型GUI。获取实时空气质
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2024-05-17 16:35:09
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一、空气质量指数计算V1.0主要知识点：分支结构、函数、异常处理# -*- coding:utf-8 -*-
"""@author:Angel@file:AQI_V1.0.py@time:2018/11/28 14:29@1.0功能：AQI计算"""
def cal_linear(iaqi_lo, iaqi_hi, bp_lo, bp_hi, cp):
# 线性缩放
iaqi = (iaqi_hi
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2023-08-14 10:23:09
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在本文中，你将了解如何使用 Keras 深度学习库开发 用于多元时间序列预测的 LSTM 模型。 文章目录技术提升1.空气污染预报2.基础数据准备3.多元LSTM预测模型LSTM 数据准备定义和拟合模型评估模型示例4.训练多个滞后时间步示例 技术提升技术要学会分享、交流，不建议闭门造车。一个人走的很快、一堆人可以走的更远。1.空气污染预报在本文中，我们将使用空气质量数据集。这是一个数据集，报告了五
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2024-05-28 22:09:08
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