基于多元线性回归的雾霾预测方法研究

• 作者: 付倩娆
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 数学
• 关键词: 多元线性回归 主要影响因素分析 在线更新 PM2.5 雾霾预测
• 年，卷（期）: 2016,（z1）
• 所属期刊栏目: 智能系统及应用
• 页码范围: 526-528
• 页数: 3页
• 分类号: O21
• 字数: 1909字
• 语种: 中文

摘要

提出了一种在线样本更新的多元线性回归分析的雾霾预测方法.首先搜集了北京市天气状况,包括平均气温、湿度、风级等气象数据以及PM2.5、CO、NO2、SO2等大气成分浓度数据,然后通过散点图对这些因素进行主要影响因素分析,筛选出对雾霾影响比较明显的因素作为雾霾预测的依据.通过在线样本更新的多元线性回归建立了PM2.5含量预测模型,并将气象要素作为雾霾的判断标准.最后给出实际例子,利用多元线性回归对北京未来一天、三天及一周的PM2.5含量进行较为精确的预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	付倩娆	西北工业大学理学院	2	43	1.0	2.0