目前多数PM2.5浓度预测模型仅利用单个站点的时间序列数据进行浓度预测, 并没有考虑到空气质量监测站之间的区域关联性, 这会导致预测存在一定的片面性. 本文利用KNN算法选择目标站点所在区域中与其相关的空间因素, 并结合LSTM模型, 提出基于时空特征的KNN-LSTM的PM2.5浓度预测模型. 以哈尔滨市10个空气质量监测站的污染物数据进行仿真实验, 并将KNN-LSTM模型与其他预测模型进行对比, 结果显示: 模型相较于BP神经网络模型平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)分别降低了19.25%、13.23%; 相较于LSTM模型MAE、RMSE分别降低了4.29%、6.99%. 表明本文所提KNN-LSTM模型能有效提高LSTM模型的预测精度.

计算两组数据的皮尔逊线性相关系数。相关系数的取值范围为[-1,1]。

模型评价：回归模型的常用评价指标 1） 样本误差：衡量模型在一个样本上的预测准确性         样本误差 = 样本预测值 – 样本实际值 2） 最常用的评价指标：均误差方（MSE）         指标解释：所有样本的样本误差的平方的均值         指标解读：均误差方越接近0，模型越准确 3） 较为好解释的评价指标：平均绝对误差（MAE）         指标解释：所有样本的样本误差的绝对值的均值         指标解读：平均绝对误差的单位与因变量单位一致，越接近0，模型越准确 4）平均绝对误差的衍生指标：平均绝对比例误差（MAPE）         指标解释：所有样本的样本误差的

matlab两个矩阵的相关性代码anderson-accel-ncm最接近相关矩阵的交替投影方法的Anderson加速的MATLAB代码 关于 基于该论文， anderson-accel-ncm包含用于修复无效（不确定）相关矩阵的MATLAB函数。 NJ Higham和N.Strabić，“”，Numer。 Alg。，72（4）：1021-1042，2016。 主要功能是 nearcorr_aa ：交替投影方法，用于计算具有Anderson加速度的最近相关矩阵。 它包括固定元素和在最小特征值上施加下限的选项。 nearcorr_new ：用于计算最近相关矩阵的交替投影方法。 这是函数nearcorr一个版本，已被修改为包括固定元素的选项，并在最小特征值上施加下限。 包括该未加速的代码以与加速的代码nearcorr_aa进行比较。 其他M文件： test_anderson ：一个测试函数。 它针对两个测试问题运行上述功能，并报告迭代次数。 可以通过键入test_anderson带参数的test_anderson来运行它。 要求 这些代码是在MATLAB 2015a下开发的，并已通过MAT

空气污染是目前的热点问题,导致主要污染物浓度变化的原因错综复杂,影响程度大小也各不相同。统计北京和广州两个城市的2016年5月份的污染物浓度和气象情况,对各个气象因子与污染物浓度进行相关性分析,得到两个变量间的Pearson系数并进行了比较。找出了两城市的主要污染物并总结两个城市的空气污染物变化情况,分析得出了大气影响因子受不同污染物的影响关系。

皮尔逊相关系数 皮尔逊相关性和每个vox相关性。

analysys_meat_consumption_lung_cancer_deaths_罗马尼亚 该实验试图确定罗马尼亚在过去28年中的人均肉食消耗量与肺癌死亡人数之间是否可以建立相关性。 输入包括两个数据集，一个数据集涉及癌症死亡的类型，一个数据集涉及人均每种类别的肉类消费量（家禽，猪肉等）。 输出包括一个新创建的数据集，该数据集基于输入数据中的已处理数据，并具有两个可视化视图，可以帮助我们检查相关性是否存在，并进行解释。

（2）复相关系数 若一个要素的变化受多种要素的综合作用和影响，则单相关或偏相关分析的方法不能反映各要素的综合影响 复相关分析法——分析几个要素同时与某一个要素之间的相关关系 复相关系数

基于网络编码和链路相关性的多包洪泛协议.docx

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