2019全国区县天气，包含一级地域、二级地域、气象站所在地、每月的平均高温平均低温和空气质量指数等

内含世界各国某些城市2015年空气质量指数，如Ngawa Prefecture、Aksu City、Ngari等城市的AQI、降水量、经纬度、海拔高度、GDP等多种属性数据，下载可供做为预测与机器学习训练集使用

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利用python 爬虫工具，可以获取空气质量指数ppt和空气质量指数，

针对徐州雾霾情况，通过搜集徐州市2017年365天的日空气质量指数AQI数据，其9个相关影响变量数据（包括风力，机动车保有量，火电厂、炼钢厂、炼焦厂平均各排口每小时各主要污染物的排放量），在MATALB中采用多元线性回归方法建立了模型、参数估计和模型检验，并在已得模型的基础上剔除不显著的变量和样本异常值,经过两次改进，由九元线性模型简化为四元线性模型。通过拟合优度检验、显著性检验、多重共线性诊断和异常值残差诊断后，绘制出拟合对比图，验证了所得四元线性回归模型的准确性和实用性。

"# predict_aqi" ##空气质量指数预测： 1. spider_city.py 爬虫爬去北京空气质量指数数据 2. train.py 训练数据 (使用线性回归模型) ，并保存模型 3. predict.py 加载模型并预测 4. 加载数据并将数据预处理. #data "# predict_aqi"

指出了在《环境空气质量质量指数(AQI)技术规定(试行)》(HJ633-2012)中,需要计算环境空气规定参数的空气污染指数实时报,用于评价环境空气质量状况,由于空气污染指数实时报由实测的浓度值按照分段线性方程计算,其描述较复杂,参数众多,在实际工作中不方便,且容易出错。提出了利用Excel的计算与填充功能,编辑一些公式,可在Excel中瞬间完成,以如皋市环境空气监测数据为例,详细描述了这种环境空气质量指数实时报的Excel软件计算方法,使得环境空气质量指数实时报高效、准确。

空气质量指数(Air Quality Index, AQI)预测可以为人们日常生产活动以及空气污染治理工作提供指导. 针对空气质量指数预测模型受离群点影响较大的问题, 利用孤立森林算法对空气质量数据集进行离群点分析, 采用离群鲁棒极限学习机模型(ORELM)对空气质量指数进行预测, 并构建误差修正模块对模型预测误差进行修正. 最后, 以北京市空气质量数据作为研究对象, 分别利用ORELM模型以及极限学习机(ELM)模型进行预测, 并对ORELM模型预测结果进行误差修正. 实验结果表明: 离群鲁棒极限学习机对离群点数据集泛化性能更强, 误差修正模块能有效提高模型的预测精度.

针对目前空气质量污染日益严重的问题，提出了一种基于神经网络的环境空气质量的预测方法。借助于Matlab分别建立空气污染指数（API）和环境空气质量指数（AQI）对空气质量影响的数学模型。利用Matlab对各污染物浓度数据进行分析，计算相应的空气污染指数（API）和环境空气质量指数（AQI），对结果进行对比。运用BP人工神经网络的多层神经网络对全市大气污染物浓度的实测值进行训练学习，建立模型。同时结合未来一周西安市天气预报，用此模型对污染物浓度进行预测和预报，以达到对大气环境质量进行预测预警的作用。应用实例表明：人工神经网络应用于大气环境质量预测预警是比较理想的。

可以计算环境空气质量指数AQI及分指数的计算小软件