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空气质量PM2.5及空气质量指数水平 (AQI)测量系统概述: 此设计能够计算和显示空气中的环境 PM2.5 浓度并根据美国环保局的指南计算空气质量指数 (AQI)。超低功耗 MSP430FR4133 微控制器用于与行业领先的 PM2.5 粉尘传感器一起创建注重功耗的设计，该设计能够以很低的功耗预算提供最佳性能。使用一个高度灵活且进行低功耗调优的 LCD 屏幕有效且高效地实时显示传感器读数和计算结果。 特性PM2.5 浓度水平和空气质量指数水平 (AQI) 计算 计算温度和湿度水平的功能 用于显示计算结果的 8 字符 14 段 LCD 使用带集成 LCD 控制器的超低功耗 MSP430FR4133 器件 空气质量PM2.5及空气质量指数系统设计框图: 空气质量测量系统电路特性:与广泛的输入电路兼容 可通过方便的接头使用所有的模拟和数字 IO 集成用于计量脉冲信息和状态通知的 LED 标准 MSP430 FET 连接 针对 SoC 的可选电源 计算 RMS 电流和电压、有功和无功功率及电量、功率因数和频率等参数 空气质量指数水平 (AQI)指示表:

毕业设计-宜居城市信息可视化平台 1.数据来源 1.1招聘信息   招聘信息的数据来源为智联招聘，首先构造出城市+工作职位的url，以便我们更好的搜索数据和解析页面数据。例如 （jl后边的是城市，kw为职位名）， 根据此url解析第一页获取工作数量，智联招聘一页最多显示60条工作职位的信息，一共显示90页，所以我们根据获取的工作数量来确定需要抓取数据的页数，条数大于90页的则获取90页，小于90页的则使用实际页数。然后根据页数构建出最终的url： 。最后抓取每一页上对应具体工作的url所对应的工作信息及其公司信息。统计出最大工资与最小工资的平均工资，中位数工资，以及工资和工作经验的关系等 1.2房租信息   房租信息数据主要来源于赶集网，同样首先构建出对应城市url，例如：http://{}.ganji.com/fang1/o{}/ （第一个{}表示城市的汉子拼音首字母，第二个{}为页数）

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空气质量预测 近年来，空气污染急剧增加，并且对所有生物造成的影响更糟。 世界上大多数国家都在与日益增加的空气污染水平作斗争。 因此，控制和预测空气质量指数已成为必要。 在此研究项目中，我们将实施数据挖掘和机器学习模型来预测AQI并将AQI归类。 对于AQI预测，我们已经实现了五个回归模型主成分，偏最小二乘法，留一维CV的主成分，留一维CV的偏最小二乘，多个印度城市的多元回归AQI数据。 根据AQI的值，AQI指数进一步分为6个不同的类别，即“好，满意，中，差，非常差和严重”。 为了预测AQI桶，我们使用重复CV分类算法开发了三种分类模型，分别是多项式Lo​​gistic回归和K最近邻和K最近邻。 来自印度不同城市的空气质量数据集，具有留一法交叉验证的PLS模型。

空气质量（Air quality）的好坏反映了空气污染程度，它是依据空气中污染物浓度的高低来判断的。空气污染是一个复杂的现象，在特定时间和地点空气污染物浓度受到许多因素影响。来自固定和流动污染源的人为污染物排放大小是影响空气质量的最主要因素之一，其中包括车辆、船舶、飞机的尾气、工业污染、居民生活和取暖、垃圾焚烧等。城市的发展密度、地形地貌和气象等也是影响空气质量的重要因素。随着地理信息系统的发展，空间数据分析已引起广泛的注意，解决空间数据的方法也越来越完善，地理加权回归是空间分析中一种重要的方法，是对普通线性回归全局模型的扩展，将数据的地理位置嵌入到回归参数，容许局部而不是全局的参数估计。另一

2018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

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