注册会员 | 设为首页 | 加入收藏夹
您好，欢迎光临本网站！[请登录] ！[注册会员]！  

搜索资源列表

  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. 空气质量预报模型研究-数学建模

  2. 这里是我参加数学建模大赛的一个关于预测河北省中南部空气质量预报模型的研究 里面涉及使用各种参数进行建模的具体思路 供参考研究

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2018-09-30
    • 文件大小：841728
    • 提供者：it_neu_lee

  1. 系统动力学在榆林市环境承载力预测分析中的应用研究

  2. 环境承载力是区域环境系统结构与区域社会经济活动适宜程度的一种表示。为了优化榆林市环境承载力,通过建立系统动力学模型,对榆林市近期发展趋势进行预测。根据榆林市人均耕地面积、空气污染指数、工业用新鲜水量、废水排放未达标量、固体废物排放总量、煤炭开采量等六个主要指标的预测显示:在不考虑环境承受能力而仅从资源开发的角度来看,榆林市在未来10年内有能力保持较高的经济发展速度;但是考虑承载力在2014年空气质量恶化,环境子系统承载力超载,2017年水资源承载力达到限值,空气质量与水资源成为限制榆林可持续发展

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-14
    • 文件大小：247808
    • 提供者：weixin_38691055

  1. 混合式局部通风独头巷道热环境数值模拟研究

  2. 基于k—ε湍流模型,运用Airpak2.1软件模拟了周源山煤矿一混合式局部通风独头巷道的风流流场、流线、温度场、PMV—PPD、平均空气龄分布,研究结果表明,在大断面巷道面积S=12 m2,抽压风筒口距工作面距离L抽=16 m,L压=8 m,抽压风量比为2∶1的前压后抽混合式通风条件下,风筒布置和抽压风量配比合理,工作面风速0.15≤v≤4.0 m/s,温度t≤26℃;采用热舒适指标PMV—PPD和空气质量指标空气龄对热环境进行数值预测与评价,评价结果与现场调研有较好的一致性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-30
    • 文件大小：718848
    • 提供者：weixin_38693173

  1. 基于灰色GM(1,1)模型的成都市大气污染物浓度预测

  2. 基于灰色系统理论的预测原理和方法,在城市大气污染物浓度预测中应用了灰色GM（1,1）模型。该模型通过了残差检验和后验差检验,检验结果均在允许范围内,模型精度较高。采用该模型对成都市2018-2022年大气污染物SO2、NO2、PM10、PM2.5年均浓度进行了灰色预测。预测结果显示,成都市未来五年环境空气质量将持续好转,但NO2和PM2.5的年均浓度仍然较高,NO2及颗粒物污染防治仍是成都市未来五年大气污染治理的重点。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-30
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38730129

  1. 基于灰色关联度和主成分分析的不同地区API综合评价

  2. 为研究API与各气象要素之间的内在联系,建立API的数学模型,选取合适的气象因子对空气污染指数进行预测提供理论支撑,本文利用统计学方法分析了6个污染物指数的变化规律及其随不同气象要素的变化特征;运用灰色关联度分析法对13个气象因子与空气污染指数的相关性进行了排序;采用主成分分析方法对12个气象因子进行了降维,找出几个综合因子反映原来变量的信息,得出不同气象因子对不同污染物指标的影响程度以及影响不同地区API的主成分具有差异性的结论。对于深入认识不同地区的空气环境质量与影响因素之间的相关性,准确把

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-19
    • 文件大小：251904
    • 提供者：weixin_38523251

  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. 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. 基于灰色BP-NN优化组合的PM2.5预测

  2. 针对传统的BP神经网络模型无法有效表达时间序列数据中存在的历史特征的缺陷，提出利用灰色预测原理具备发现事物历史变化规律性的优势来解决BP神经网络预测模型的这一弱点，最后得到的灰色BP-NN优化组合模型具备了更高的预测精度。实验采用中国气象站2018年1月至2月北京市10个监测点的PM2.5质量浓度及其对应的每小时的空气污染物浓度、气象因子建立神经网络预测模型，并采用灰色预测算法对神经网络模型进行改进，改进后的结果为：在系统误差上有了较大的降低，同时预测结果与实测结果之间的拟合程度更好。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-15
    • 文件大小：69632
    • 提供者：weixin_38693528

  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. Air-Quality-Prediction-源码

  2. 空气质量预测 现在是德里的冬季，所以科迪决定去报摊散步，一见到报纸上德里的空气质量指数就感到惊讶。因此，他决定收集不同位置的空气样本，然后将这些样本带到他的实验室，在那里他提取了所收集空气的五个特征，这些特征可用于预测空气质量指数并将其与空气质量指数相结合。报纸。为您提供了Cody收集的数据，您的工作是设计一个机器学习模型，该模型可以让Cody提取的特征可以预测空气质量。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：128000
    • 提供者：weixin_42104947

  1. weather-links:收集有关气象和天气的网站，工具和页面的链接-源码

  2. 科林的天气链接 指向有关气象和天气的网站，工具和页面的链接的集合。 这些链接中的一些链接已定位到我感兴趣的区域，但是大多数链接都可以切换到其他位置或区域。以下列出的网站/链接应该是免费的，除非另有说明，否则无需登录。 教育 讨论与预测 （大西洋飓风季节是6月至Novemeber） （收费） 表面贴图 [ ] [ ] （新创建的天气和危害数据查看器） 雷达 马赛克 （付费） 三级数据 二级数据 卫星 预测模型 （所有NWS模型） （RAP，NAM，HRRR，GEM，GFS，GEFS） （加

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：7168
    • 提供者：weixin_42136826

  1. EnvirVis_AQTA-源码

  2. # Air Quality Temporal Analyser (AQTA) 空气质量时间分析仪：具有视觉预测的交互式时间分析 这项工作介绍了空气质量时间分析器（AQTA），该系统支持随时间进行空气质量数据的可视化分析。 提议的交互式系统-用户体系结构允许预测模型和详细模式分析的无缝集成。 尽管以前的方法缺乏可预测的空气质量选项，但建议的界面提供了与设计的多个机器学习（ML）模型的来回对话以及进行比较，以进行更好的视觉预测评估。 这些模型可以实时动态选择，用户可以在视觉上比较所选参数在不同时间条

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：2048
    • 提供者：weixin_42118011

  1. krakow_air_pollution:该项目致力于波兰克拉科夫的空气污染水平。 根据天气状况，我试图预测称为PM2.5的极细颗粒物的水平，这种颗粒物会带来最大的健康风险-源码

  2. 克拉科夫空气污染项目 该项目致力于波兰克拉科夫的空气污染水平。 在欧洲的空气质量研究中，波兰城市排名很高。 根据瑞士空气监测平台IQAir的数据，克拉科夫在2019年欧洲污染最严重的城市中第29位。 利用天气条件，该模型可以预测称为PM2.5的极细颗粒物的水平，PM2.5是构成最大健康风险的污染物。 来自2019年和2020年的克拉科夫气象数据和PM2.5数据 执行数据预处理（处理丢失的数据，转换分类特征，缩放数据，消除异常值，设计新特征，检查多重共线性） 进行探索性数据分析 使用sklea

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42127754

  1. 时间序列-源码

  2. 时间序列 介绍 时间序列分析包括用于分析时间序列数据以便提取有意义的统计信息和数据的其他特征的方法。 时间序列预测是使用模型根据先前观察到的值预测未来值。 尽管通常采用回归分析的方法来测试一个或多个独立时间序列的当前值会影响另一时间序列的当前值的理论，但这种时间序列分析方法不称为“时间序列分析”，它着重于比较单个时间序列或多个相关时间序列在不同时间点的值。 中断时间序列分析是对单个时间序列的干预措施的分析。 目的 该项目的目的是预测产品的销售。 该代码包含多年数据的可视化效果以及用于时间序列预

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42107491

  1. 基于灰色理论的小样本振荡序列区间预测建模方法

  2. 传统单变量灰色预测模型的指数结构形式制约了其对小样本振荡序列的模拟与预测能力, 对此, 通过包络线将振荡序列拓展为具有明确上界与下界的区间灰数序列, 还原影响因素不确定性条件下振荡序列的区间灰数形式; 在此基础上, 利用区间灰数建模方法实现对振荡序列取值范围的模拟与预测. 应用该方法较好地模拟了具有振荡特征的重庆市空气质量指数(AQI) 的变化规律, 所得研究成果为小样本振荡序列的模拟与预测提供了一种新的分析方法与建模手段.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-13
    • 文件大小：235520
    • 提供者：weixin_38700409

  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

  1. Dhaka-Air-Pollution-Prediction:这是一个包含代码和一些处理过的数据的存储库，该代码和一些处理过的数据用于本科论文“使用基于深度学习的方法预测达卡市的大气污染与气象参数”。有关更多详细信息，请通过以下方式与我联系

  2. 达卡空气污染预测 这是一个包含代码和一些处理过的数据的存储库，该代码和一些处理过的数据用于本科论文“使用基于深度学习的方法预测达卡市的大气污染与气象参数”。有关更多详细信息，请通过与我联系。 论文摘要 由于Swift的社会经济变化和不断增长的人口，达卡市没有任何适当的规划和控制就Swift发展。因此，在过去的几十年中，这座城市见证了整体环境状况的惊人恶化，尤其是空气质量的恶化。尽管与不同的空气污染物相关的健康问题令人担忧，但由于缺乏适当的框架，该市仍未实施有效的空气污染预警系统。在这项研究中，开

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-21
    • 文件大小：22020096
    • 提供者：weixin_42136365
« 12 »