10、区域空气污染预测与电商平台消费因素研究

区域空气污染预测与电商平台消费因素研究

区域空气污染预测相关方法与模型

反距离加权法（IDW）

反距离加权法的核心思想是从已知数据点获取加权平均值，以此为未知数据点赋值。权重是地理距离的倒数，地理距离越长，权重越低。其公式如下：
[
z_0 = \frac{\sum_{i = 1}^{n} \frac{1}{(D_i)^p} z_i}{\sum_{i = 1}^{n} \frac{1}{(D_i)^p}}
]
其中，(D_i = \sqrt{(x_0 - x_i)^2 + (y_0 - y_i)^2}) 。这里 (z_0) 表示估计值，(z_i) 是点 (i) 的属性值，(P) 是幂参数，(D_i) 是样本间的欧几里得距离。

填充区域缺失值的步骤如下：
1. 选择一个已布置的监测站作为中心。
2. 根据周围监测站到目标监测站的距离，为区域内每个监测站分配权重。
3. 进行回归运算，得到平均监测数据。
4. 采用 IDW 方法填充未布置站点区域的数据。

深度密集网络（Deep DenseNet）

深度密集网络是一种卷积神经网络，可视为残差网络（ResNet）的扩展，同样运用了残差的概念。其每一层都会接收之前所有层的输入，并将自身输出传递给后续所有层，这极大地减少了网络参数，增强了特征传播。在 DenseNet 模型中，密集块中的每一层都能从低维和高维特征中受益，降低了梯度爆炸或消失的风险。

假设卷积网络由 (L) 层组成，(H_{\ell}(\cdot)) 和 (\ell) 分别表示每一层的最终非线性操作和层数。(H_{\ell}(\c