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。

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。

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脚本“particulateConcentration”从公共场所获取数据ThingSpeak 频道位于马萨诸塞州 Natick 的 MathWorks 总部，并使用它来计算空气质量指数 (AQI)。 ThingSpeak ( https://thingspeak.com ) 是一个使用 MATLAB 收集和分析物联网数据的云平台。 通道 ID 和读取 API 密钥已经是代码的一部分。 请注意，为了在您自己的频道上显示此数据，请添加频道 ID 并编写 API 密钥。 以数字形式输入频道 ID，以字符数组形式输入频道键。 请访问以下链接以了解有关该功能的更多信息： https://www.mathworks.com/help/thingspeak/thingspeakwrite.html 脚本“ airHealth”使用在“ particulateConcentration”中计算的

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国家空气质量指数规范

本篇博客会带你学习： 数据分析流程 特征工程 缺失值、异常值、重复值的处理 箱线图怎么判断异常值 观察散点图、箱型图、箱线图等进行分析 两独立样本T检验 用到的库：numpy 、pandas、 matplotlib、 seaborn 让我们开始吧！！！ AQI分析与预测1、AQI 分析与预测1.1 背景信息1.2 学习任务说明1.3 数据集描述2、数据分析流程3、读取数据3.1 导入相关的库3.2 加载数据集4、数据清洗4.1 缺失值4.1.1 缺失值探索4.1.2 缺失值处理4.1.2.1 数据分布4.1.2.2 填充数据4.2 异常值4.2.1 异常值探索4.2.1.1 describe

基于爬虫和 Basemap 绘制全国主要城市空气质量指数 AQI 的地理分布图（本人的zju 陈春晖老师python 课程 project ）

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