PM2.5影响因素的主成分回归分析与预测

应用主成分分析和多元回归分析法对空气质量指数(AQI)进行分析,首先对数据进行Alpha可靠性分析、主成分分析得到两个主成分变量,进而对它们和PM2.5浓度进行多元回归分析,并且进行显著性检验,发现PM2.5与这两个主成分变量具有线性回归关系,最终得到一个1-α的置信区间,从而结合实际提出一些降低PM2.5浓度的对策。     

基于多元统计的PM2.5分析与预测——以合肥地区为例

为验证多元统计方法在PM2.5分析及预测方面的适用性,以合肥地区为例,收集了2015全年的PM2.5数据,借助于统计分析软件R进行了相关实验。通过PM2.5与各个影响因素之间的散点图,发现部分影响因素和PM2.5存在着较强的线性关系,据此建立关于PM2.5的多元线性回归模型。在保证各个变量不相关、独立条件下,对模型进行了验证。根据验证结果,选用了逐步回归分析方法得到了一个新模型。根据调整R2最大的原则确定了最终模型。最后选用了RMSE、MAE和Theil不相等系数对模型的预测效果进行了检验,模型整体预测效果较好。     

基于多元线性回归模型的液态烃脱H_2S影响因素的分析

基于液态烃脱硫装置生产操作运行数据,针对实际液态烃脱除H_2S情况构建多元线性回归模型,分析相关操作参数与H_2S含量的之间影响因素,并通过拟合优度检验、方程显著性检验以及变量显著性检验对模型进行了验证,得到了较为可靠的多元线性回归模型,最后基于回归模型提出降低液态烃中H_2S含量解决方案.     

保定市空气质量综合评价模型研究

通过中国环境空气在线监测分析平台,收集保定市2018年全年空气质量监测指标数据。以环境空气质量指数(AQI)和二氧化硫(SO2)、二氧化氮(NO2)、可吸入颗粒物(PM10))、一氧化碳(CO)、臭氧(O3)、细颗粒物(PM2.5)六项指标浓度数据作为研究对象,采用因子分析法、多元逐步回归分析法对六项监测指标进行定量分析,建立空气质量综合评价模型。     

基于Excel的矿石小块体重多元线性回归模型应用分析

Excel"数据分析"的"回归"是快速建立多元线性回归模型的有效工具,同时也隐藏了建立多元线性回归模型的细节。本文对回归参数βj的求解过程,随机误差项μi的方差σ2的表达方式,以及拟合优度、误差分析、方程的显著性检验(F检验)和回归系数的显著性检验(t检验)的检验过程进行了详细阐述,并基于Excel对矿石小体重的多元回归模型的成功建立进行了系统分析。     

深圳PM2.5浓度变化趋势及其月尺度预测方法

基于深圳市环境监测站的PM2.5浓度数据以及深圳市国家气候观象台发布的月度气象监测公报,研究了2012年至2019年深圳市PM2.5浓度的变化规律,分析了PM2.5浓度与月尺度气候要素的关系,并利用多元线性回归分析法建立了PM2.5月均浓度的预测模型。结果表明：2012年至2019年深圳PM2.5浓度呈明显下降趋势,PM2.5浓度有季节性特征,干季(1~3月及10~12月)PM2.5浓度比较高,也是PM2.5污染防控的重要时段。月降水日数、月降水量以及月平均温度与PM2.5浓度的负相关较明显,偏北风频率与PM2.5浓度呈显著正相关,可一定程度上帮助预判月均PM2.5浓度。与前人研究结果相反,月平均相对湿度与PM2.5浓度呈显著负相关。包含气象因素项以及PM2.5浓度项的月平均PM2.5浓度预报模型拟合度较高,偏北风频率、月平均相对湿度是对月平均PM2.5浓度影响最大的气象因素。利用深圳市2020年数据对模型进行检验,结果证明方程对于月平均PM2.5浓度的预报有一定适用性,可较好预报PM2.5浓度月增量。     

基于小波分析的太原市空气质量变化特征及预测

以太原市2013年1月～2016年12月份PM2.5、NO_2、SO_2等污染物逐日浓度数据为研究对象,结合太原市地面气象数据,采用相关分析、小波分析等方法对太原市空气质量AQI(air quality index)变化特征进行了研究,同时采用小波去噪和最优子集回归方法分别建立AQI的春、夏、秋、冬季预报方程。研究结果表明:1)太原市AQI均值呈现逐年降低趋势,最大值出现在冬季,具有冬强夏弱的特点,太原市主要空气污染物为PM2.5,PM10和SO_2。2)AQI与各污染物浓度因子之间存在较强的相关性,其中AQI与PM2.5和PM10的相关性最大,Spearman相关系数极显著(P0.01),并且污染物之间、污染物与气象因子之间也存在相关性。3)太原市AQI具有较明显的年际周期性振荡、30～60d的季节性周期振荡、10～20d的双周性振荡及5～7d的准双周振荡。4)将AQI前一天的历史数据作为因子引入预测模型,相比于仅以气象因素为输入的模型具有更强的拟合精度。对数据进行小波去噪后所建的最优子集回归方程比使用原始数据更优。文章所建立的"去噪气象数据+去噪历史AQI数据"模型可以较精确地实现对太原市AQI指数的短期预测。     

基于多元时间序列的PM2.5预测方法

针对利用多元线性回归和时间序列模型预测PM2. 5时,存在信息利用不全面和预测精度不高的问题,提出了基于多元时间序列(ARMAX)的PM2. 5预测方法;方法在回归项中引入了PM2. 5影响因子在时间序列上的滞后性阶数,并对残差序列进行信息提取,建立了PM2. 5浓度预测模型;首先通过"天气后报网"采集了合肥市2017年和2018年污染物数据;完成了数据的预处理及相关性分析;分别建立了PM2. 5浓度预测的多元线性回归模型、时间序列模型和ARMAX模型;最后通过RMSE、MAE和Theil不相等系数3个评价指标,将3个模型预测精度进行比较;结果表明:ARMAX模型的预测精度显著高于单一的时间序列模型或多元线性回归模型。     

广州市住宅室内PM2 . 5 排放源的定量计算

对广州市部分采样住宅室内、室外PM2.5的浓度进行了15 min平均的实时监测.室内浓度系列与室外浓度系列相比,出现多个明显的浓度峰,定性判断住宅室内存在一定的排放源.结合物质平衡模型、线性回归模型及室内外实时监测浓度线性拟合情况,定量计算住宅室内PM2.5排放源源强,结果表明3个采样住宅的PM2.5室内排放源的平均排放强度为6 417-9 779μg.h-1.     

多元线性回归模型在警力资源配置中的应用

警力资源配置状况反映了公安领导管理水平的高低,其中的定量分析方法也是当前中国公安学理论研究的难点.警力资源二次配置是解决警力不足的有效方法,多元线性回归模型是警力调整的理想数学模型.该文介绍了有关的统计理论,提出了应用多元线性回归模型进行警力资源配置的设想.优良的多元线性回归模型必须通过拟合优度R2、F检验等5种检验,对多重共线性和序列自相关性给予适当的处理.     

高校园林绿化之我见

文章结合多年来的工作经验 ,阐述了搞好园林绿化应注意规划设计、规范管理、资金高投入几个方面的规范到位     

浅议输电线路故障的查找方法

电力线路运行部门最难处理的故障是解决线路跳闸问题.针对如何尽快找到线路故障点的问题,对如何有效地组织输电线路故障查找工作进行了探讨.     

混凝土楼面裂缝的分析

分析了现浇钢筋混凝土楼板裂缝的各种成因,并针对不同的裂缝提出了相应的预防措施和处理措施.     

浅析工程量清单计价与定额计价的区别

从工程计价方法、计量单位、计价格式3个方面对比分析了工程量清单计价与传统定额计价方式的区别,指出实行工程量清单计价,企业可以按照自己的个别成本参与市场竞争,从而使建筑市场的竞争更加公平合理。     

关于地球中反中微子信号的研究

介绍了地球中反中微子的产生方式,并对反中微子的探测方式进行了说明.通过对能量分布函数的假设,研究了214Bi衰变产生反中微子的特有信号,并描述了偏移参数t对信号的影响.     

浅议网络背景下的图书馆员素质

论述了网络背景下对图书馆员素质要求的变化,分析了网络环境下图书馆员应具备的素质和目前图书馆员存在的问题,提出了提高图书馆员素质的方法。     

浅析税收对经济的影响

从税收对某种物品或劳务的市场需求与市场供给的影响,税收对消费者行为和生产者行为的影响等方面,分析了税收对微观经济的影响;从弥补市场失灵,调节收入分配和财富占有状况,调控社会总需求等方面,分析了税收对宏观经济的影响。     

金属表面清洗剂的研制

通过20种油溶性表面活性剂的复配，筛选出适用于煤油基清洗剂的4种最佳表面活性剂。采用正交实验确定清洗剂的最佳配方及适宜温度，该煤油基清洗剂具有高效、低泡等特点。     

基于STBC的自适应MIMO性能分析

本文对基于STBC(空时编码)的自适应传输技术进行了研究,给出了每根天线的自适应的功率分配策略,以及自适应调制技术的性能分析,并且与基于奇异值分解的方法进行了比较.     

浅议加强工程质量监督

根据2002年以来山西省工程质量监督巡查情况,就今后各级质检站如何加强工程质量监督和指导,进一步提高山西省工程质量整体水平,提出了一些建议。