本文主要是介绍机器学习 城市空气质量AQI的分析与预测，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
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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究和预测，并综合分析了各种算法的优缺点和适用性，为南昌市及相关决策部门提供了有效的参考建议。
(可以自行改地区，通过爬虫源码爬取其他地区空气质量数据集）
所有可视化结果以aqi指数为x轴，当天aqi排名为y轴，颜色代表空气质量。green， yellow， orange，red， purple，black分别代表优，良，轻度污染，中度污染，重度污染，严重污染。
1.获取数据
1.1数据来源：
http://www.tianqihoubao.com/aqi/nanchang-202201.html
1.2爬虫源码：（完整源码见项目中：爬虫.py程序）
import pandas as pd
import logginglogging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s: %(message)s')
for page in range(1, 13): # 12个月if page < 10:url = f'http://www.tianqihoubao.com/aqi/nanchang-20220{page}.html'df = pd.read_html(url, encoding='gbk')[0]if page == 1:df.to_csv('空气质量-nanchang_day.csv', mode='a+', index=False, header=False)else:df.iloc[1:, ::].to_csv('空气质量-nanchang_day.csv', mode='a+', index=False, header=False)else:url = f'http://www.tianqihoubao.com/aqi/nanchang-2022{page}.html'df = pd.read_html(url, encoding='gbk')[0]df.iloc[1:, ::].to_csv('空气质量-nanchang_day.csv', mode='a+', index=False, header=False)logging.info(f'{page}月空气质量数据下载完成！')
1.3爬取数据：（数据集见空气质量-nanchang_day.csv文件）
1.4数据预处理：（源码见test.py程序，处理后的数据见data.txt文件）
2.数据分析
2.1.2022年南昌市空气质量分析中质量等级,AQI指数,当天AQI排名,PM2.5,PM10,So2,No2,Co,O3全年走势图：
2.2.2022年南昌市空气质量分析中质量等级,AQI指数,当天AQI排名,PM2.5,PM10,So2,No2,Co,O3季度箱形图：
2.2.2022年南昌市空气质量分析中质量等级,AQI指数,当天AQI排名,PM2.5,PM10,So2,No2,Co,O3月均走势图：
3.实验结果
3.1基于SVM的图像分类、归类和预测
关键代码：（源码见SVM.py程序）
可视化训练集的真实值：
可视化测试集的真实值：
可视化测试集的预测值：
模型的准确率：
在支持向量机模型中， degree 控制多项式特征的次数，它的值越大，模型的复杂度就越高。另外， C 参数控制了模型对误分类的惩罚力度，它的值越小，模型就越容易出现过拟合的情况。将 degree 参数调为10 和 C 设置为5出现过拟合。
以下是模型过拟合实验对比结果：
可视化训练集的真实值：
可视化测试集的真实值：
可视化测试集的预测值：
模型的准确率：
3.2深度学习模型LSTM
Lstm最优模型参数：（源代码见best_lstm.py程序）
3.3决策树
3.4随机森林
3.5 线性回归分析
3.6.KNN算法
内容太多不一一展示，需要完整项目源码和论文报告的可以私我。
这篇关于机器学习 城市空气质量AQI的分析与预测的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
