空气质量检测仪的浓度预测及校准

• 作者: 廖开鑫 梁玲强 牟守科 牟富强
• 来源期刊: 探索科学
• 学科: 地球科学
• 关键词: MATLAB9次多项式拟合Pytho 加权平均模型 关联度 多元线性回归模型
• 年，卷（期）: 2019,（11）
• 所属期刊栏目: 能源与环保
• 页码范围: 221-223
• 页数: 3页
• 分类号: X823
• 字数: 6965字
• 语种: 中文

摘要

本文通过建立各种数学模型,利用MATLAB对自建点和国控点监测到的"两尘四气"(PM2.5、PM10、CO、NO2、SO2、O3)浓度数据进行分析,研究2018/11/1410:00:00到2019/6/1115:00:00自建点和国控点监测到的"两尘四气"浓度的变化,对数据进行预处理、9次多项式拟合,得出自建点和国控点"两尘四气"浓度变化函数,通过对探索性数据进行进一步分析得出差异因素,最后建立多元线性回归模型对自建点数据进行校准.针对问题1,通过对题目中所给自建点和国控点监测到的"两尘四气"浓度数据进行分析,将数据导入MATLAB进行9次多项式拟合,通过建立9次多项式模型,通过用MATLAB与Pytho对数据进行预处理,得到了各气体准确的浓度变化函数与数据.针对问题2,在问题1探索性数据的基础上,通过建立加权平均模型来分析导致自建点数据与国控点数据造成差异的因素.通过公式得出关联度数值,关联度数值越大,表示该因素在大气污染物指标系统中对参考序列(特定污染指标,如PM2.5、PM10、CO、NO2、SO2、O3污染浓度指标)的影响就越大,反之,关联度数值越小,表示该因素在系统中对参考序列影响就越小.通过MATLAB对自建点与国控点数据拟合,对造成差异的因素进行分析.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	牟富强		1	0	0.0	0.0
2	牟守科		1	0	0.0	0.0
3	梁玲强		1	0	0.0	0.0
4	廖开鑫		1	0	0.0	0.0