计算机毕设项目十七：机器学习svm knn 线性回归 空气质量污染物分析AQI ‘PM2.5‘, ‘PM10‘, ‘SO2‘, ‘CO‘预测-完整代码数据可直接运行

最新推荐文章于 2025-11-24 11:51:29 发布
最新推荐文章于 2025-11-24 11:51:29 发布
阅读量402 收藏 1
点赞数 2
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 9块9高质量计算机毕设论文 文章标签： 机器学习 支持向量机 线性回归 空气质量 污染物 计算机毕设 PM2.5
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/pythonyanyan/article/details/138205295
这篇博客介绍了使用机器学习算法，如支持向量机(SVM), K近邻(KNN)和线性回归，进行空气质量污染物分析，特别是预测PM2.5, PM10, SO2和CO的浓度。项目基于五年的真实数据，提供了完整的代码，可以直接运行查看结果。" 104826466,9103176,Matlab程序设计：基础结构与控制流程,"['Matlab编程', '程序设计', '算法']

直接看运行结果：

数据量足够 5年的数据

 

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
28、机器学习在空气质量预测与空气书写识别中的应用
hill8的博客
07-23 73
本文综述了机器学习在空气质量预测和空气书写识别中的应用。在空气质量预测方面，探讨了多种算法如BP神经网络、随机森林、支持向量机等的预测效果及其优缺点，并总结了不同研究的预测准确率。在空气书写识别方面，介绍了空气书写的概念、其对特殊人群的帮助，以及基于卷积循环神经网络（CRNN）的识别模型。文章还对两种应用的技术流程、算法选择、数据处理及未来发展趋势进行了对比分析，指出未来可以通过多算法融合、大数据与云计算等方向进一步提升技术效果。
粒子群优化最小二乘支持向量机SVM回归分析，pso-lssvm回归预测
abc991835105的博客
03-05 1346
粒子群改进点 最小二乘支持向量机SVM能很好的实现回归分析，比没有改进的效果要很多
机器学习 回归与分类模型 数据挖掘
qq_65034917的博客
04-05 1170
回归模型 根据PM2.5、PM10、SO2、CO、NO2、O3_8h等指标数据作为特征集，AQI空气质量指数作为目标向量构建线性回归模型并进行预测。2、可视化部分一：查看特征集与目标之间的相关性。2、模型构建与预测，输出模型准确率和混淆矩阵。2、读取数据集，此处为xlsx文件。3、数据异常值处理以及数据编码转换。3、模型调参，输出最优参数和准确率。3、构建模型，进行回归预测。1、导入部分所需要的模块。1、划分特征集和目标向量。1、划分训练集和测试集。数据集的获取可私信。
线性回归模型_深度学习线性回归模型
weixin_39930671的博客
12-18 788
今天来介绍深度学习中的线性回归，并以空气质量数据为例，得出AQI指数和PM2.5、PM10、SO2等监测量之间的关系。最后采用Pytorch实现该例子。数据来源可参考文章：[空气质量指数]线性回归模型主要包括模型部分(即线性关系)、数据集、损失函数、优化函数这几个基本要素。01模型根据我们所拥有的数据，假设AQI指数只取决于PM25, PM10, SO2, CO, NO2, O3这几个因...
计算机毕设项目十五：knn 决策树 svm xgboost 随机森林机器学习空气质量预测pm2.5预测 特征筛选分析-完整代码数据可直接运行
04-24 476
计算机毕设项目十五：knn 决策树 svm xgboost 随机森林机器学习空气质量预测pm2.5预测 特征筛选分析-完整代码数据可直接运行
机器学习 城市空气质量AQI的分析与预测
热门推荐
xqmids99的博客
06-03 1万+
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、KNN算法、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。
机器学习KNN算法实践：预测城市空气质量
SeizeeveryDay的博客
01-17 2775
一、KNN算法简介KNN（K-Nearest Neighbor）最邻近分类算法是数据挖掘分类（classification）技术中常用算法之一，其指导思想是"近朱者赤，近墨者黑&...
机器学习 手写KNN算法预测城市空气质量
叶庭云 成为自己的光
01-07 6107
机器学习 KNN算法分析与预测城市空气质量
机器学习算法手把手实战：KNN预测城市空气质量
Oner.wv的专栏
01-13 2196
AI派在读学生小姐姐BeyonceJava实战项目练习群长按识别下方二维码，按需求添加扫码添加Beyonce小姐姐扫码关注进Java学习大礼包机器学习KNN算法实践预测城市空气质量「Py...
机器学习在空气质量预测中的应用分析
文件名称列表中的 '北京市空气质量数据(1).csv' 很可能包含了北京市不同时间、不同监测点的空气质量指标，例如PM2.5、PM10、二氧化硫等。这类数据对于建立空气质量预测模型至关重要。 'knn_Prediction_True.png' 和...
39、空气质量预测与图像情感分析研究
pca5navigator的博客
06-03 44
本文研究了空气质量预测与图像情感分析两个重要领域。在空气质量预测部分，探讨了空气污染对健康的危害，分析了现有预测系统的局限性，并提出了基于ARIMA算法和机器学习的改进方案。同时，通过构建神经网络模型，实现了对主要污染物的准确预测。在图像情感分析部分，介绍了深度学习技术（如CNN、DNN、RNN和DBN）在图像情感特征提取与分类中的应用，讨论了其在市场营销、舆情监测等多个领域的实际价值。文章展示了这两个研究方向的技术进展及其对社会发展的积极意义。
深度学习：生成对抗网络（GAN）详解
sweet_ran的博客
11-23 782
摘要：本文深入解析生成对抗网络（Generative Adversarial Network, GAN）的核心原理、训练机制与实际应用。通过类比“师生博弈”模型，直观理解 GAN 的对抗思想，并结合数学公式揭示其优化本质。
线性代数 | 学习启示与策略改进
u013669912的博客
11-23 1207
……
生成式AI开发入门：Python实现GAN与Diffusion模型
我是 二川兄，对Web开发、GIS开发、3D模型、机器学习、面试技巧等方面都有一些涉猎~ 欢迎您加入技术交流圈！你可以在我的文章末尾找到我~
11-23 1183
# 生成式AI开发入门：Python实现GAN与Diffusion模型
基于学习的人工智能（3）机器学习基本框架
最新发布
致力于大数据+AI 的应用创新。
11-24 705
机器学习通过算法从数据中获取经验，改进初始模型以更高效地完成任务。与基于知识的方法不同，机器学习不直接编程机器行为，而是设定目标让机器自主学习。其框架包含五个要素：目标（如分类、预测）、模型、算法、数据和知识。目标需转化为数学形式的损失函数（如分类错误率、预测误差），函数值越低表明性能越好。例如分类任务用错误比例作损失函数，预测任务用预测值与实际值的差距衡量准确性。
【2025版李宏毅机器学习系列课程】CH2 机器学习 Training Guide
weixin_63466958的博客
11-22 704
本文探讨了机器学习中的关键优化问题与解决方案。首先分析了模型偏差（model bias）与优化问题的区分方法，建议从浅层网络开始逐步验证。其次讨论了过拟合问题及应对策略，包括数据增强、参数共享和正则化等方法。在模型选择方面，强调交叉验证比直接测试更可靠，并介绍了n折交叉验证技术。针对梯度下降中的临界点问题，解释了如何通过海森矩阵判断局部极小值和鞍点。最后对比了不同批量大小的优劣，指出小批量训练虽然噪声更大但能带来更好的泛化性能。整体呈现了机器学习模型优化中的权衡策略与技术要点。
2025-11-17 学习记录--Python-机器学习作业：项目1 - PM2.5预测
weixin_48850734的博客
11-20 701
Python-机器学习作业：项目1 - PM2.5预测
氮化镓（GaN）：降低氮化镓 PN 结二极管的导通电阻
qq_28126171的博客
11-22 703
正向偏压下，当导通电流密度约为 1 kA/cm² 时，提取的导通电阻为 0.65 mΩ・cm²（注：原文 “mW” 为笔误，结合上下文应为 “mΩ・cm²”，即毫欧・平方厘米，比导通电阻标准单位）。这一数值被认为是镁注入 PN 结氮化镓二极管的最低导通电阻，与垂直 GaN-on-GaN 外延 PN 结二极管相当，其整流比超过 10¹²。该团队发言人斯皮里东・帕夫利迪斯（Spyridon Pavlidis）表示，这一改进通过在接触堆叠结构中整合镁沉积与退火工艺实现，使器件性能达到外延生长氮化镓二极管的水平。
更换适配python版本直接进行机器学习深度学习等相关环境配置(非仿真环境)
qq_42217078的博客
11-23 231
​ 上一篇 最新的python3.14版本下仿真环境配置深度学习机器学习相关 在仿真环境下配置的 ，但是运行效率没有直接合适版本的快，故而重新配置 ​至此环境已完全配置就绪，可直接用于机器学习、深度学习、数据可视化等各类开发场景！ 整理不易，诚望各位看官点赞 收藏 评论 予以支持，这将成为我持续更新的动力源泉。若您在阅览时存有异议或建议，敬请留言指正批评，让我们携手共同学习，共同进取，吾辈自当相互勉励！
机器学习技术打造PM2.5智能分析与预测平台
同时收集了近200个大中城市的空气质量基本数据，如PM2.5、PM10、二氧化硫(SO2)、二氧化氮(NO2)、臭氧(O3)等污染物浓度。这些数据为后续的机器学习模型提供了丰富的训练材料。 2. 机器学习模型 系统采用了多种机器...
评论 8
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

程序员奇奇

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值