门户网站建设工作制度建立情况,免费定制开发软件,河南住房建设部网站,找网站做2023年华中杯选题人数公布 经过一晚上代码的编写#xff0c;论文的写作#xff0c;C题完整版论文已经发布#xff0c;
注#xff1a;蓝色字体为说明备注解释字体#xff0c;不能出现在大家的论文里。黑色字体为论文部分#xff0c;大家可以根据红色字体的注记进行摘抄。…2023年华中杯选题人数公布 经过一晚上代码的编写论文的写作C题完整版论文已经发布
注蓝色字体为说明备注解释字体不能出现在大家的论文里。黑色字体为论文部分大家可以根据红色字体的注记进行摘抄。对应的详细的写作视频教程争取1号晚上发布
题 目 空气质量预测与预可以直接是问题题目也可以是 基于xxxx模型的空气质量预测与预 根据队伍需求来就可以
例如 基于加权平均预测下的空气质量预测与预警
基于时间序列预测模型的空气质量预测与预警 5.1 数据预处理
给出的的数据应该是存在很多的缺失值对于这种的缺失数据如果不进行处理我们的后面的模型就很难运行这里我们把缺失的数值看作一种缺失值对于缺失值我们将采取插值的方式进行补充。这里大家可以进行不同的发挥例如利用拟合插值进行补充数据对于插值拟合的方法有很多种大家可以参考一下对数据进行补充这里我用的是拟合得到的结果大家可以挂上自己感觉很好地模型直接使用我的结果就可以这里评委不会过于追究的下面给出了大家三种插值模型的参考这里大家可以直接进行使用不过为了降重还是建议大家在网上自行搜索这三种插值的相关模型写上。这一部分的思路就是 模型陈述结果 就可以了。如果最后论文写抄了页数限制我们可以删除模型陈述简单的一笔带过也是可以的。
通过观察给出的数据我们发现附件一中存在异常值如下所示附件二没有找到缺失值但是存在异常值还是需要进行处理的
我们可以选择同时建立两个模型比较模型精度选择精度最高的一个。也可以选择加权预测的方法下面这种方式可以同时使用多种预测模型并且精度还可以。这里我们展示使用ARIMA与灰色预测加权预测的结果。
表 1 PM2.5 浓度预测的 RMSE 结果(样表) 预测步长3 步预测5 步预测7 步预测12 步预测RMSE6.4859.28511.53114.498 问题一相关性分析代码 1.3版本更新代码
data xlsread(D:\桌面\xiangguan.xlsx);
%相关性分析
%默认类型为Pearson系数
Pearsoncorr(data,type,Pearson) %等效于xiangguancorr(data,Type,Pearson)
灰色预测代码1.5版本更新代码
clc;clear;close all;
%% 数据准备
syms a b; %建立符号变量a(发展系数)和b(灰作用量)
c[a,b];
A [31377 34428 31612 28642 25982 26030 26476 27803 25033 25567 25492 26372 25665 25665 26718 29214
];%原始数列 A
n length(A); %求出A中元素个数
years4; %预测未来年数
B cumsum(A); %对原始数列 A 做累加得到数列 B
for i 2:n %对数列 B 做紧邻均值生成
C(i) (B(i) B(i - 1))/2;
end
