基于预测数据特征的空气质量预测方法.pptx
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汇报人：;目录;目录;01;;国外在空气质量预测方面起步较早，已经形成了较为完善的预测体系和方法，包括数值模型、统计模型、机器学习等方法。;;02;;;;03;;;缺点;04;;;;05;;;;06;;;;07;基于预测数据特征的空气质量预测方法，通过充分挖掘历史数据中的信息，能够有效地提高空气质量预测的准确性和稳定性。;;感谢观看
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基于大数据的城市空气质量预测模型论文.docx
基于大数据的城市空气质量预测模型论文
摘要：
随着城市化进程的加快，城市空气质量问题日益突出，对居民健康和社会经济发展产生了严重影响。本文旨在探讨基于大数据的城市空气质量预测模型，通过分析现有空气质量预测模型的局限性，提出一种新的预测模型，以期为城市空气质量管理和改善提供科学依据。本文首先概述了大数据在城市空气质量预测中的应用背景，然后详细介绍了所提出的预测模型及其关键技术，最后通过实证分析验证了模型的有效性。
关键词：大数据；城市空气质量；预测模型；空气质量指数；机器学习
一、引言
（一）大数据在城市空气质量预测中的重要性
1.内容一：数据量的激增
随着物联网、传感器技术的快速发展，城市空
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基于大数据的城市空气质量预测模型论文.docx
基于大数据的城市空气质量预测模型论文
摘要：随着我国城市化进程的加速，城市空气质量问题日益突出。为提高城市空气质量预测的准确性和效率，本文提出了一种基于大数据的城市空气质量预测模型。通过分析大量空气质量数据，构建预测模型，为城市空气质量管理和决策提供有力支持。
关键词：大数据；城市空气质量；预测模型；空气质量数据
一、引言
随着我国城市化进程的加速，城市空气质量问题日益成为人们关注的焦点。城市空气质量的好坏直接影响着人们的健康和生活质量。为了改善城市空气质量，相关部门和研究人员一直在探索有效的预测方法。本文旨在通过大数据技术，构建一种基于大数据的城市空气质量预测模型，以提高预测准确性和效率。
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空气质量监测：空气质量预测模型_4.空气质量数据采集与处理.docx
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4.空气质量数据采集与处理
4.1数据采集
4.1.1数据来源
在空气质量监测中，数据采集是至关重要的第一步。数据可以来自多种来源，包括但不限于：
政府机构：如美国环境保护署（EPA）、中国环境保护部等，这些机构通常会提供公开的空气质量数据。
气象站：气象站不仅提供气象数据，还包括一些空气质量相关的参数。
传感器网络：通过部署各种传感器来实时监测空气质量，这些传感器可以是固定式或移动式的。
卫星遥感：卫星数据可以提供大范围的空气质量监测，尤其是在偏远地区。
第三方数据平台：如AirNow、OpenAQ等，这些平台整合了来自多个来源的数据，方便用户获
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空气质量监测：空气质量预测模型_5.时间序列分析与预测方法.docx
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5.时间序列分析与预测方法
时间序列分析是一种强大的统计分析方法，用于处理随时间变化的数据。在空气质量监测中，时间序列分析可以帮助我们预测未来某个时间点的空气质量指数（AQI），从而为决策者和公众提供及时的信息。本节将详细介绍时间序列分析的基本原理、常用方法以及如何使用人工智能技术进行空气质量预测。
5.1时间序列分析的基本原理
时间序列数据是一系列按时间顺序排列的观测值。这些观测值可以是每小时、每天、每周等不同时间间隔的数据。时间序列分析的主要目标是通过过去的观测值来预测未来的值。时间序列数据通常包含以下四个组成部分：
趋势（Trend）：长期的上
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基于时空网络的城市空气质量面域预测方法研究.pdf
摘要
摘要
城市空气污染是关乎民众身体健康的社会热点问题，随着空气污染精细化管
理措施的不断推进，现需要从整个城市范围的细粒度网格区域上实现对污染源的
及时发现、追溯和预测分析。然而，现有研究主要仅对单个或多个独立的稀疏性地
点进行空气质量预测，缺乏面向城市面域的细粒度预测分析，并且没有充分考虑区
域间空气质量的空间相关性，因此难以满足当下城市空气污染精细化管理与公众
生活服务的需求。针对现有研究存在的问题与局限性，本文基
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一种基于自适应动态图神经网络的空气质量预测方法.pdf
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114881358 A
(43)申请公布日 2022.08.09
(21)申请号 202210625446.8
(22)申请日 2022.06.02
(71)申请人 北京师范大学
地址 100875
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基于时空融合RNN与注意力机制的空气质量预测方法及系统.pdf
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117422102A
(43)申请公布日2024.01.19
(21)申请号202311538921.9
(22)申请日2023.11.17
(71)申请人西安鼎研科技股份有限公司
地址
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基于时空带宽自适应地理加权回归的空气质量预测方法.pdf
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 112990609 B
(45)授权公告日 2021.09.14
(21)申请号 202110477876.5 temporally weighted regression for
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一种基于时空融合图的空气质量预测方法及装置.pdf
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114462572 A
(43)申请公布日 2022.05.10
(21)申请号 202210052599.8
(22)申请日 2022.01.18
(71)申请人 上海交通大学
地址 200240
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一种基于生成对抗网络的空气质量预测优化方法.pdf
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114565136 A
(43)申请公布日 2022.05.31
(21)申请号 202210103413.7 G06N 3/08 (2006.01)
(22)申请日 2022.01.2
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基于EnAutoformer模型的空气质量预测.pdf
摘要
摘要
空气污染作为重要的环境风险之一，给人类的身体健康造成了严重的威胁。
准确的空气质量预测对于解析污染影响因素和制订有效空气污染防治策略显得
尤为重要。本文利用深度学习技术，提出一种名为增强Autoformer（Enhanced
Autoformer，EnAutoformer）的编码器-解码器模型用于空气质量预测。本文的
主要工作和研究结果如下：
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基于CEEMDAN-IPOA-LSTM的空气质量预测.pdf
摘要
随着经济的快速发展和工业化进程的加快，空气污染问题日益加剧，严重影
响着人们的身体健康，受到全社会的关注。沈阳作为东北老工业基地，人口密度
大，加上冬季供暖需求，空气质量问题严峻。基于此，本文利用科学的方法建立
空气质量预测模型，预测沈阳市空气质量，为政府相关部门监测空气质量提供参
考，做了如下研究：
（1）收集沈阳市2017年4月1日至2022年3月31日，共1827天中包含空
气质量指数AQI、PM、PM、SO、CO、NO、O各项污染物的含量以及平均
2.510223
温度、平均风速两种气象因素的相关数据，对其进行相关性分析。其次，分析得
出沈阳市空气质量存在明显季节性特征，冬季污染
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基于深度学习的舱内空气质量预测论文.docx
基于深度学习的舱内空气质量预测论文
摘要：
随着城市化进程的加快和室内外空气质量问题的日益突出，舱内空气质量（IAQ）的预测和管理变得尤为重要。本文旨在探讨基于深度学习的舱内空气质量预测方法，通过分析现有研究和技术进展，提出一种新的预测模型，以提高预测准确性和实时性。本文首先概述了舱内空气质量预测的重要性，然后详细介绍了深度学习在空气质量预测中的应用，最后提出了基于深度学习的舱内空气质量预测模型及其实现方法。
关键词：舱内空气质量；深度学习；预测模型；空气质量预测
一、引言
（一）舱内空气质量预测的重要性
1.内容一：保障人体健康
-1.1舱内空气质量直接影响到人员的健康，尤其是长期处于封闭空
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一种基于空气质量检测数据的评估方法及系统.pdf
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117808211A
(43)申请公布日2024.04.02
(21)申请号202410219168.5G06F30/20(2020.01)
(22)申请日2024.02.
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一种基于大数据的空气质量健康指数平台及其实现方法.pdf
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114462837 A
(43)申请公布日 2022.05.10
(21)申请号 202210084569.5 G06F 16/29 (2019.01)
(22)申请日 2022.01.