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基于数据挖掘的城区空气质量影响因素分析及实证研究的中期报告

一、研究背景及意义

随着城市化的不断加速，城市环境污染问题越来越严重，尤其是城市空气质量问题，已经成为城市发展面临的重要难题。为了解决这一问题，需要深入探究城市空气质量的形成机理和影响因素，为制定有效的空气质量改善策略提供科学依据。本研究旨在基于数据挖掘技术，分析城区空气质量的影响因素，为城市提供提高空气质量的参考依据。

二、研究内容

本研究将采用大量真实的空气质量监测数据，通过数据挖掘技术来分析影响城区空气质量的因素，主要包括以下内容：

1.数据收集

收集某城市近五年来的空气质量监测数据，包括空气中主要污染物的浓度、气象数据、交通数据、建筑密度等相关数据。并对数据进行清洗和处理，保证数据的完整性和准确性。

2.数据探索

利用可视化工具对数据进行探索性分析，包括统计分析、数据分布性分析、数据相关性分析等方法，从而了解数据特征、规律和异常点。

3.特征选择

采用相关性分析、方差分析、互信息等方法，选取影响城区空气质量的主要因素，并对因素进行相关度分析，支付宝代码。

4.模型建立与预测

基于多元线性回归模型和决策树模型，进行模型建立和预测，分析不同因素对城区空气质量的影响。并通过对模型的预测精度进行统计和评估，验证模型的可靠性和有效性。

三、中期进展

目前已完成数据的收集和清洗，对数据进行了可视化和探索性分析，初步确定了影响城区空气质量的主要因素，并对因素进行了相关度分析。接下来，将进行特征选择和模型建立，并进一步进行预测和分析。预计在本月底前完成中期报告。

四、研究预期成果

通过本研究，将深入挖掘城区空气质量的形成机理和影响因素，为城市提供参考依据，为制定有效的空气质量改善策略提供科学支持。同时，本研究将提高数据挖掘技术在城市环境研究中的应用，具有重要的科学意义和应用价值。