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。

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MQ135空气质量检测传感器原理图

自动从中国环境监测总站的空气质量发布网站获得数据，每1小时更新一次。

空气环境问题越发成为人们关注的焦点.除了工厂排放的各种废气，私家车的普及都导致了当前令人担忧的空气环境状况.国家相关部门也开始加大对空气环境的治理，提出了环境质量网格化监测的相关政策.在此背景下，市场涌现出很多微型监测仪器，但由于自身内部的传感器精准度不够，存在数据偏差的问题.为了解决这一问题，本文通过利用神经网络技术中的长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）模型结合半监督学习方法，达到提高监测数据的精准度的目的.通过与其它模型进行对比分析，该方法达到了一定的效果.

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资源给大家带来一个利用卷积神经网络(pytorch版)实现空气质量的识别分类与预测。 我们知道雾霾天气是一种大气污染状态，PM2.5被认为是造成雾霾天气的“元凶”，PM2.5日均值越小，空气质量越好． 空气质量评价的主要污染物为细颗粒物(PM2.5)、可吸入颗粒物(PM10)、二氧化硫(SO2)、二氧化氮(NO2)、臭氧(O3)、一氧化碳(CO)等六项。