Python 深度学习 北京空气质量LSTM时序预测 tensorflow自定义激活函数hard tanh keras tensorflow backend操作 2010.1.2-2014.12.31北京空气雾霾pm2.5 pm10数据集 折线图loss下降趋势预测值真实值对比图 label encoder one hot min max scale 标准化 numpy pandas matplotlib jupyter notebook 人工智能 机器学习 深度学习 神经网络 数据分析 数据挖掘

开发软件：Pycharm + Python3.7 + Django + Echarts + Mysql 实现目标：利用已经收集各个城市包括北京、上海、广州、成都、沈阳的PM2.5空气数据，利用python进行各种数据分析，将分析结果保存到csv文件中，然后利用django框架的网站，前端采用echart对分析的结果进行图表可视化展示。

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，UHI强度与PM2.5浓度呈正相关（r = 0.57），与风速呈负相关（r = -0.40），PM2.5浓度也呈负相关（r = -0.57） ）与2013年12月的风速相关。而2015年12月，发现UHI强度与PM2.5浓度呈正相关（r = 0.65），与风速和PM2.5呈负相关（r = -0.45）。浓度也显示出与风速负相关（r = -0.57）。

在这项研究中，从居住者的角度通过以下两个方面检查了居住沙漠气候条件下的空调住宅建筑的室内环境质量（IEQ）：热舒适度和室内空气质量。 这项研究提供了有关居家者热舒适感的统计数据，以及描述科威特居民住房中室内空气质量的数据。 关于后者，使用两种测量方法，即物理测量值和通过问卷调查收集的主观信息，对IEQ的总体接受程度，用于评估居住在科威特州25座空调住宅楼中的111名居住者。 通过对ASHRAE七点热感觉等级的反应进行线性回归分析，确定基于实际平均投票（AMV）和预测平均投票（PMV）的手术温度，分别为25.2°C和23.3°C，在夏季。 将相对于二氧化碳浓度水平的室内空气质量（IAQ）与国际标准（即ASHRAE标准62.1 [1]）的可接受限制进行了比较。 拟议中的居民建筑中的IEQ总体验收结果表明，CO2浓度在909和1250 ppm之间。 但是，这可能被认为是较高的CO2浓度，可能需要通过窗户操作或机械通风来提高通风率。

基于空气质量的中国主要城市人居环境质量评价，李松波，李雪铭，以2015年中国30个主要城市的12个月的月度数据为基础，采用ArcGIS的空间分析法，结合中国30个主要城市的空气质量指数（AQI）月度数据，�

机器学习大作业--基于线性回归的PM2.5预测 收集合肥地区过去一段时间（例如过去一年每个月的平均值）的空气质量（例如pm2.5值），然后构建回归模型，能够预测今年某个月的空气质量值 使用模型 线性回归模型 矩阵模型 梯度下降公式

使用CCS811与HDC1080传感器获取物理量，STM32进行算法运算，从而判断空气质量。此代码提供例程供大家参考理解，并且可移植。

基于宜昌市空气质量监测数据（2014-2017年），通过灰色关联分析法探讨了空气质量影响因素之间的敏感度。结果表明：在宜昌市空气质量的主要污染物（SO2、NO2、PM10、PM2.5、CO以及O3）中，SO2、NO2、PM10、PM2.5的主要影响因素为森林覆盖率、年末总人口、工业烟粉尘排放量；CO与O3的影响因素较为相似，主要为地区生产总值、入境旅游人数、工业生产总值、建筑业生产总值以及人均公共绿地面积，但CO的主要影响因素还包括施工面积。

基于单片机空气质量检测仪设计(毕业设计).pdf基于单片机空气质量检测仪设计(毕业设计).pdf基于单片机空气质量检测仪设计(毕业设计).pdf基于单片机空气质量检测仪设计(毕业设计).pdf基于单片机空气质量检测仪设计(毕业设计).pdf基于单片机空气质量检测仪设计(毕业设计).pdf基于单片机空气质量检测仪设计(毕业设计).pdf基于单片机空气质量检测仪设计(毕业设计).pdf基于单片机空气质量检测仪设计(毕业设计).pdf

MQ135空气质量检测传感器原理图