在这项研究中，从居住者的角度通过以下两个方面检查了居住沙漠气候条件下的空调住宅建筑的室内环境质量（IEQ）：热舒适度和室内空气质量。 这项研究提供了有关居家者热舒适感的统计数据，以及描述科威特居民住房中室内空气质量的数据。 关于后者，使用两种测量方法，即物理测量值和通过问卷调查收集的主观信息，对IEQ的总体接受程度，用于评估居住在科威特州25座空调住宅楼中的111名居住者。 通过对ASHRAE七点热感觉等级的反应进行线性回归分析，确定基于实际平均投票（AMV）和预测平均投票（PMV）的手术温度，分别为25.2°C和23.3°C，在夏季。 将相对于二氧化碳浓度水平的室内空气质量（IAQ）与国际标准（即ASHRAE标准62.1 [1]）的可接受限制进行了比较。 拟议中的居民建筑中的IEQ总体验收结果表明，CO2浓度在909和1250 ppm之间。 但是，这可能被认为是较高的CO2浓度，可能需要通过窗户操作或机械通风来提高通风率。

基于空气质量的中国主要城市人居环境质量评价，李松波，李雪铭，以2015年中国30个主要城市的12个月的月度数据为基础，采用ArcGIS的空间分析法，结合中国30个主要城市的空气质量指数（AQI）月度数据，�

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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