空气质量指数

作品数：822被引量：2789H指数：25
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基于灰关联的GOM^((p,q))(1,2)-BP神经网络模型及AQI预测被引量：2
《数学的实践与认识》2023年第4期151-161,共11页邹旺 刘军 柳福祥 
基于分数阶反向累加生成构建一种新的GM(1,2)模型,为使所构建模型能更好贴近和反映两个累加生成序列指标之间的真实关联关系,提出了基于不同序列采用不同累加阶数的GOM^((p,q))(1,2)模型.首先通过灰关联模型识别并筛选与特征序列关联度...
关键词：空气质量指数 灰关联模型 GOM^((p q))(1 2)模型 BP神经网络 粒子群算法 
政策干预对银川市空气质量的影响研究被引量：1
《数学的实践与认识》2020年第9期243-249,共7页纳艳萍 
宁夏高等学校科学研究项目(NGY2017028)。
为了研究银川市政府2017年12月施行的限行、减排措施对空气质量的影响,利用干预分析理论,建立了PM10和PM2.5的干预模型.干预模型表明:限行、减排措施对空气质量的改善非常明显.最后利用干预模型预测了2019年1月至3月PM10和PM2.5的指数,P...
关键词：时间序列 干预分析 空气质量指数(AQI) 
基于灰色关联分析的邯郸市空气质量影响因素研究——以经济社会指标为视角被引量：4
《数学的实践与认识》2019年第17期151-155,共5页王超 王国庆 吴利丰 李少波 
河北省社科基金项目(HB11GL040)
运用灰色关联分析法研究了2014-2018年邯郸市部分经济社会指标与空气质量影响的关联程度.结果表明:工业增加值、能源消耗、邯郸市机动车拥有量是影响邯郸市空气污染的主要因素.其中工业增加值与SO2关联程度最高,能源消耗与PM2.5和PM10...
关键词：邯郸市 灰色关联分析 空气质量指数(AQI) 
基于Keras的LSTM模型在空气质量指数预测的应用被引量：21
《数学的实践与认识》2019年第7期138-143,共6页郑洋洋 白艳萍 侯宇超 
国家自然科学基金(61774137);山西省自然科学基金(201701D22111439;201701D221121);山西省回国留学人员科研项目(2016-088)
为了高精度预测空气质量指数(AQI),针对大气环境复杂多变性、不确定性,以2014年至2017年的太原市空气污染物监测数据为基础,首先采用python3.5.2中的相关性分析函数对污染物与AQI指数进行了相关性分析,然后建立基于深度学习库Keras(一...
关键词：空气质量指数 相关性分析 Keras LSTM神经网络 
回归分析与基于MIV的RBF神经网络在PM2.5的相关因素分析中的应用被引量：9
《数学的实践与认识》2017年第10期127-136,共10页董健卫 陈艳美 孟盼 孙圣兰 
国家自然科学基金(11501584 11402057);广东省普通高校青年创新人才项目(2014KQNCX137);广州市哲学规划项目(2016GZYB09)
PM2.5作为大气首要污染物,严重影响着人们的身体健康.为了研究影响PM2.5的相关指标,以武汉市的空气数据为研究对象,通过多元线性回归、偏最小二乘回归、基于MIV的RBF神经网络回归等方法对AQI中6个基本监测指标的PM2.5(含量)与其它5项分...
关键词：PM2.5 空气质量指数(AQI) OLS回归 PLS回归 RBF神经网络回归 
部分线性模型在空气质量指数细颗粒物PM2.5中的分析应用被引量：10
《数学的实践与认识》2014年第9期130-134,共5页刘锋 银利 张星 
主要是研究细颗粒物PM2.5与其它影响空气质量指数的因素之间的相关性.首先运用主成分分析法对影响细颗粒物PM2.5的五个指标进行降维,然后对降维过后的数据拟合部分线性模型,拟合的效果比一般线性模型与多项式回归模型所拟合的效果更好.
关键词：部分线性模型 主成分分析 一般线性模型 
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