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  1. 基于BP网络的城市空气质量中长期预测研究.kdh

  2. BP网络的城市空气质量中长期预测，是BP算法的一个应用，是2010发的一篇不错的文章。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-08-07
    • 文件大小：246784
    • 提供者：tdy2008

  1. Auxer的空气质量预测预报动态案例展示

  2. 一个基于Auxer软件设计的系统真实的案例，对大气质量进行预测预警的动态展示，适于参考设计和代码编写！！！

  3. 所属分类：Android

    • 发布日期：2014-06-26
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：u014226830

  1. 空气质量预测分类技术

  2. 基于位置数据的空气质量预测混合模型研究，对空气质量预测分类进行综述

  3. 所属分类：制造

    • 发布日期：2018-08-26
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：u013604729

  1. 世界各国多城市空气质量指数合集

  2. 内含世界各国某些城市2015年空气质量指数，如Ngawa Prefecture、Aksu City、Ngari等城市的AQI、降水量、经纬度、海拔高度、GDP等多种属性数据，下载可供做为预测与机器学习训练集使用

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2020-03-30
    • 文件大小：26624
    • 提供者：weixin_43656359

  1. 基于LSTM的空气质量指数预测

  2. 基于LSTM的空气质量指数预测，李映雪，温罗生，空气中的污染物浓度直接影响到空气质量指数（AQI），尤其是PM2.5，PM10等，它能影响能见度、并且对人体的心血管系统造成不良影响。为

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-03-12
    • 文件大小：538624
    • 提供者：weixin_38666823

  1. 城市空气质量的模糊优选评价及灰色预测

  2. 城市空气质量的模糊优选评价及灰色预测，杨飞，，本文应用模糊优选模型对南京等五座城市的空气质量进行量化的评价比较，并结合灰色系统理论对城市的空气质量综合指数进行预测，通

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-01
    • 文件大小：245760
    • 提供者：weixin_38569166

  1. 空气中PM2.5的评价预测模型

  2. 空气中PM2.5的评价预测模型，王艳艳，段红梅，采用灰色关联分析和MATLAB软件对空气质量指数AQI中6个基本监测指标的相关与独立性进行定量分析，使用逐步回归建立了PM2.5粒子浓度与其

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-12-31
    • 文件大小：247808
    • 提供者：weixin_38597300

  1. 新德里地面观测（SAFAR）的城市热岛日变化及其对空气质量的影响

  2. 本文利用2013年12月和2015年12月晴天期间德里的空气质量预测与研究系统（SAFAR）网络观测资料，对城市热岛（UHI）强度及其对空气质量的影响进行了研究。发现在2013年12月和2015年12月，UHI在深夜20:00小时左右达到峰值。 PM2.5的浓度在2013年和2015年的12月都出现了双峰峰值，这是由于交通时间内人为活动增强所致。 在傍晚的交通时间内，UHI的形成是由于人为活动增强，地热通量增加，PBLH和风速降低导致PM2.5浓度升高，导致2013年和2015年十二月。 还发现

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-04
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38614952

  1. 利用印度德里的SAFAR观测，城市热岛的季节性变化及其对空气质量的影响

  2. 本文利用2013年5月和12月德里的空气质量预测与研究系统（SAFAR）项目的观测数据，讨论了城市热岛（UHI）的强度和当地空气质量。 5月和12月的傍晚交通时间分别形成〜2.2°C和〜1.5°C。 此外，白天的UHI强度<0°C在5月和12月期间称为城市酷岛（UCI）。 白天的PM2.5浓度呈双峰模式，在5月和12月的早晚交通时间达到峰值。 行星边界层高度（PBLH）值在白天显示较高的大小，而在夜间显示较低的大小。 而白天的地热通量值较低，而夜间则较高。 风速在UHI期间显示较低的值，在

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-04
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38631738

  1. 基于降噪自编码深度网络的空气质量预测模型

  2. 为了解决现有空气污染物预测模型预测精度低的问题，设计了一种基于长短期记忆（LSTM）网络的去噪自动编码器深度网络（DAEDN）模型。 该模型创建了一个具有LSTM网络的降噪自动编码器，以提取原始监测数据的固有空气质量特征，并对监测数据进行降噪处理，以提高空气质量预测的准确性。 将DAEDN模型中的LSTM网络结构设计为双向LSTM（Bi-LSTM），以解决单向LSTM预测结果中的滞后问题，从而进一步提高预测模型的预测精度。 利用空气污染物时间序列数据，使用北京在过去5年中收集的每小时PM2.5浓

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-23
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38733281

  1. 应用GWR模型和克里金法对空气质量指数进行预测

  2. 空气质量（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。空气污染是一个复杂的现象，在特定时间和地点空气污染物浓度受到许多因素影响。来自固定和流动污染源的人为污染物排放大小是影响空气质量的最主要因素之一，其中包括车辆、船舶、飞机的尾气、工业污染、居民生活和取暖、垃圾焚烧等。城市的发展密度、地形地貌和气象等也是影响空气质量的重要因素。随着地理信息系统的发展，空间数据分析已引起广泛的注意，解决空间数据的方法也越来越完善，地理加权回归是空间分析中一种重要的方法

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2020-09-29
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：qq_37041207

  1. python数据分析实战之AQI预测

  2. 前言：上一篇对AQI进行了分析，这一篇根据对以往的数据，建立一个模型，可以将模型应用于未知的数据，来进行AQI的预测。 文章目录1、加载相关库和数据集2、数据处理和转换2.1 简单的数据处理2.2 数据转换3、建立基模型4、特征选择4.1 RFECV4.2 使用RFECV进行特征选择5、异常值处理5.1 使用临界值进行填充5.2 分箱离散化6 、残差图分析6.1 异方差性6.2 离群点 1、加载相关库和数据集 使用的库主要有：pandas、numpy、matplotlib、seaborn、s

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：198656
    • 提供者：weixin_38681082

  1. python 空气质量AQI 数据分析与预测----用到的库，数据集，数据清洗-附件资源

  2. python 空气质量AQI 数据分析与预测----用到的库，数据集，数据清洗-附件资源

  3. 所属分类：互联网

  1. python 空气质量AQI 数据分析与预测----用到的库，数据集，数据清洗-附件资源

  2. python 空气质量AQI 数据分析与预测----用到的库，数据集，数据清洗-附件资源

  3. 所属分类：互联网

  1. 纽约空气质量指数-源码

  2. 纽约空气质量指数 应用ML算法进行空气质量指数预测 线性回归 套索回归 决策树回归器 KNN回归器 RandomForestRegressor Xgboost回归器 人体参数调整 人工神经网络

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-14
    • 文件大小：40894464
    • 提供者：weixin_42120283

  1. 空气质量预测-源码

  2. 空气质量预测

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-07
    • 文件大小：93323264
    • 提供者：weixin_42099987

  1. Achoo：Achoo使用Raspberry Pi使用天气，花粉和空气质量数据来预测我的儿子在任何一天是否需要吸入器。 如果给定日期的预测高于指定的阈值，则Pi将向他的学校护士和我自己发送电子邮件，通知她可能需要先发制人。 来自社区的健康监

  2. 更新：01/10/2018 我已经发布了Achoo beta版本0.1！ 在检查一下。 另外，请查看的。 下面的大多数信息现在已过时，将很快被替换，因为Achoo现在已成为面向用户的Web应用程序，而不仅仅是开发人员的存储库：） Achoo使用Raspberry Pi使用天气，花粉和空气质量数据来预测我的儿子在任何一天是否需要吸入器。 如果给定日期的预测高于指定的阈值，则Pi将向他的学校护士和我自己发送电子邮件，通知她可能需要先发制人。 即将上线的教学 reddit帖子提示。 那里有很多很棒

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：weixin_42104778

  1. 基于神经网络的某仓储库气体质量预测系统

  2. 为了提高部队后勤系统中的信息化管理，探讨了旅团一级如何将BP神经网络方法引入到对某物资仓储库的空气质量预测工作中。着重介绍了BP神经网络以及具体实现步骤，并进行了预测数值和仪器实测数据之间的对比实验，从而为仓储库内人员物资安全研究提供了一种行之有效的新方法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-31
    • 文件大小：492544
    • 提供者：weixin_38577648

  1. 基于大数据和物联网的空气质量预测监测研究

  2. 空气质量预监测已成为一种迫切需求，而这是一个复杂的系统工程。从基于大数据的智能决策角度研究智能空气指数预测，引入流行的分类算法，挖掘历史数据隐含的信息，实现空气质量预测；构建了基于物联网的空气质量监测系统，利用分类算法实现实时采集数据的智能处理。针对空气指数历史数据和实时采集数据规模较大的问题，为提高数据处理速度、增强空气质量预测的实时性，引入云计算技术加速数据处理；为使用户随时随地了解空气指数，还设计了基于Android平台开发空气指数预报客户端。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38560039

  1. 基于决策树算法的空气质量预测系统

  2. 针对目前空气质量预报多采用传统的数值模型现状，例如空气污染指数法，本次研究通过决策树算法以及大规模的训练数据集建立空气质量预测模型。传统的评估模型是在各种污染参数的污染分指数都计算出以后，取最大者为该区域或城市的空气污染指数固定数值区间的划分来评估空气质量。而基于决策树算法的空气质量评估模型通过采用自顶向下的递归方式对数据进行处理，把一个无序、无规则的实例集合归纳成一组树形结构表示的分类规则，得到了将所有污染参数作为评估空气质量因素的评估模型，可以有效的避免传统的空气质量预报模型的不灵活、边界值

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-13
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38529397
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