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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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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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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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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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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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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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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目录相关链接1 赛题的详细分析（必看）2 方案的设计2.1 问题一2.2 问题二2.3 问题三2.4 问题四 相关链接【数学建模国赛】2021 B题：空气质量预报二次建模 1 赛后总结与分析【2021 数学建模“华为杯”】B题：空气质量预报二次建模 2 方案设计附实现代码【2021数学建模“华为杯”】B 题此篇国一60页论文 PDF下载【2021数学建模“华为杯”】B 题两篇国一论文 PDF下载
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2024-08-24 10:24:45
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@Author ：Runsen这是接的一单Python数据分析的，文件我删了，不好意思 文章目录北京空气质量数据处理分析解决方法代码计算北京每年的PM2.5情况计算北京每年1-12月的PM2.5情况 北京空气质量数据处理这是我接单的一个单，看了数据源，马发现很有印象，马上就知道来源kaggle中国北京上海广州成都，沈阳的Pm2.5数据集，对应的链接：https://www.kaggle.com/u
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2024-06-05 16:06:50
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目录【代码一】【结果一】编辑【代码二】【结果二】【代码一】#本章需导入的模块
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
##%matplotlib inline
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #解决中文显示乱码问题
plt.rcParams[
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2024-08-14 01:06:56
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目录一、实验内容二、完成情况三、数据分析1.问题描述2.编程思路3.程序代码4.程序运行结果（1）2014年-2019年AQI时间序列折线图 （2）各年AQI折线图、AQI直方图、PM2.5与AQI散点图、空气质量整体情况的饼图 （3）六种空气成分与AQI的散点图 5.结果分析一、实验内容对《北京市空气质量》数据进行数据分析。其中包括数据的导入、预处理、可视化。二、完
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2024-08-24 13:41:39
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文章目录1. 难度级别2. 研究背景3. 预测目的4. 数据总览5. 分析流程6. 读取数据6.1 导入相关的库6.2 加载数据集7. 数据清洗7.1 缺失值7.1.1 缺失值处理7.1.2 数据分布7.2 异常值7.2.1 异常值探索7.2.1.1 describle方法7.2.1.2 3σ方法7.2.1.3 箱线图7.2.2 异常值处理7.2.2.1 对数转换7.2.2.2 使用边界值替换7
# 空气质量预测模型: 使用Python构建简单模型
空气质量问题是现代城市生活中重要的环境考量。通过开发预测模型，我们不仅可以洞察污染物浓度的变化，还可以为政策制定提供数据支持。在本文中，我们将介绍如何使用Python构建一个简单的空气质量预测模型，并提供代码示例。
## 1. 数据准备
我们首先需要获取空气质量数据。常用的数据集如中国环境保护部或其他开源平台提供的公共数据。这些数据通常包
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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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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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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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、
# Python空气质量
