2014-2023年各地级市空气质量指数AQI指数日度数据 1、时间：2014-2023.3.8 2、来源：https://www.qweather.com/air/beiliu-101300903.htm 3、指标：统计日期、地区编码ID、地区代码、地区名称、AQI指数、空气质量级别、首要污染物 4、样本量：100W+ 5、范围：300+地级市 6、指标解释： 空气污染指数（Air

1、课题背景和意义 1.1课题背景 空气质量对人类健康和环境保护具有重要意义。为了评估和监测空气质量，许多地区使用空气质量指数（AQI）作为衡量标准。AQI是一种综合指标，通过综合考虑多个空气污染物的浓度和健康影响，将空气质量归类为不同的级别，从而提供公众对空气质量状况的直观了解。 AQI的计算通常依赖于大量的观测数据和复杂的数学模型。传统的AQI计算方法往往需要大量的人力和时间，并且对于实

系统：win10x64+python3.6 注意事项： webdriver特别是chromedriver的版本要与自己浏览器的版本一致。 time.sleep()是为了保证爬取成功，不然页面会一闪而过，什么都爬不到。 各个模块的下载安装请自行百度。 原网址已加密，需要使用pandas中的read_html函数读取表格内容。 import timeimport pandas as pd

AQI 爬虫程序，原网页进行了加密处理，不能直接进行爬去了，需要进行改造。 系统：Ubuntu16.04+python3.6.3 关键：使用pandas的read_html函数读取表格内容。使用selenium的webdriver获取页面。 参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/31099968 import timeimport pandas as pdimp

最近我们被客户要求撰写关于空气污染数据的研究报告，包括一些图形和统计输出。 介绍 由于空气污染对公众健康的不利影响，人们一直非常关注。世界各国的环境部门都通过各种方法（例如地面观测网络）来监测和评估空气污染问题。全球的地面站及时测量了许多空气污染物，例如臭氧、一氧化碳、颗粒物。EPA（环境保护署）提供了空气污染数据，本文选择了颗粒物2.5（PM2.5）和空气质量指数（AQI）这两个关键变量

案例背景 不知道大家发现了没，现在的神经网络做时间序列的预测都是单步预测，即(需要使用X的t-n期到X的t-1期的数据去预测X的t期的数据)，这种预测只能预测一个点，我需要预测X的t+1期的数据就没办法了，有的同学说可以把预测的结果X的t+1拿进来作为新的x去预测。。。我只能说这种情况是有误差的，而且误差会累加，这样效果很差。(看很多ARIMA的预测效果一条直线就知道了) 很多时候需要进行多步

需要完整项目源码和论文报告可以私信我或加QQ1878073201 机器学习大作业–基于机器学习算法、KNN、SVM、LSTM、决策树、随机森林、线性回归分析对空气质量的分类、识别和预测: 本文针对江西省南昌市2022年空气质量问题，采用各种机器学习算法实现其分类、知识、预测等。文中采用了基于SVM的图像分类或归类、深度学习模型LSTM、决策树、随机森林和线性回归分析等方法，对南昌市空气质量进行了研