基于Stacking融合模型的乌鲁木齐市空气质量指数预测

随着社会的发展和公众环保意识的增强,空气质量日益成为公众关注的问题。预测未来空气质量情况,有利于提前采取污染防治措施和居民活动选择。以污染物因素和气象因素作为空气质量指数预测指标,建立基于Stacking融合的预测模型,利用新疆乌鲁木齐市2016年1月至2021年12月的空气污染物监测数据和气象数据,对乌鲁木齐市空气质量情况进行了预报,并与其他算法进行了对比。研究结果表明：Stacking融合模型在AQI数值预测方面的性能优于其他对比模型,具有良好的预测效果。     

基于最佳回归方法的丹东桃树花期预报研究

利用2005—2015年丹东河口桃树花期物候观测资料和宽甸国家基准气象站的气象观测资料,分析桃树花期前的光、温、湿等气象要素与花期的相关系数,研究花期前任意时段的气象要素平均值与花期的内在关系,并根据相关系数的极值来确定预报因子,采用逐步回归方法,建立桃树花期预测模型。结果表明,花期预测模型拟合效果较好,预报准确率满足业务要求,及时为政府和果农提供准确的桃树花期预报。     

基于回归分析的我国农村居民消费水平的预测

选取1990~2009年20年的统计数据,对农村居民消费水平进行回归分析。在剔除多重共线性、异方差和序列相关的影响之后,得出了农村居民收入、农村居民消费价格指数(物价水平)与农村居民消费水平具体的数量变动关系。并用该回归模型,对2010~2012年的农村居民消费水平进行了预测,预测结果与实际消费支出误差百分比均小于5%,表明该模型具有一定的使用价值,政府可以据此采取措施对农村居民的消费进行调控,以实现扩大内需和长远的经济发展。     

用Excel对农业试验数据进行回归分析的方法

农业试验常常涉及回归分析,但其公式难记、运算繁琐.利用Excel 2003可轻松完成农业试验数据的一元回归分析,只需将数据录入Excel表格中,即可快捷地得到回归方程、回归坐标图,以及相关系数R.基本步骤:录入数据生成XY散点坐标图→添加趋势线得出回归线及回归方程、R2值→对分析结果进行显著性统计检验.     

基于空气质量日报的乌鲁木齐市空气质量变化特征及成因分析

以乌鲁木齐市2001和2007年逐日的空气质量日报数据为数据源,对比并分析这两年乌市城市空气中首要污染物、API、空气质量级别和空气质量状况的月、季节、年际的动态变化特征、原因和发展趋势,并提出针对性的对策。     

奥运开幕后第四天北京空气质量明显改善

8月12日，北京的空气质量状况等级为“优”，联合国环境规划署表示，最近两天北京空气质量显著改善，这对所有参加奥运会的运动员以及全世界的奥运体育迷来说是一个好消息，也显示出中国政府采取的一些措施效果显著。     

基于时空回归模型的粮食产量预测方法新探

综合运用相关分析、回归分析和时间序列分析法,建立粮食产量时空回归预测模型,并根据中国各省、自治区、直辖市已有数据对未来粮食产量作出预测。     

秸秆焚烧对空气质量的影响——以吉林省为例

利用2015年—2019年吉林省国家空气自动监测数据和火点数据,分析吉林省秸秆焚烧对空气质量的影响,探讨吉林省相关部门针对治理秸秆焚烧造成大气污染现象的政策及措施,并提出几点建议.     

应用直线回归方法对一代二化螟蛾盛发期的预测

本文采用直线回归方法对一代二化螟蛾的盛发期进行了预测.     

回归分析方法中模型选择问题的实例初探

通过教材中的一个实例,对一元回归方程的模型选择过程进行了初步探讨。先尝试建立直线回归方程,然后通过残差分析及自相关性检验结果对模型进行改进,最终针对实例中的观测数据建立了一个拟合和预测效果较好的二次多项式回归方程,对已有结论进行了修正。     

北京市城市绿化对空气质量的贡献分析

通过建立多元回归模型,运用STATA 11.0软件分析北京市绿化对空气质量的贡献程度,得出城市绿化覆盖率与人均公园绿地面积对于改善空气质量有较大的影响作用,并针对提升北京市空气质量提出对策。     

基于回归理论分析下南瓜估重模型的研究

针对数学建模竞赛南瓜估重问题,主要运用了回归分析理论进行数值模拟。建模前,采用了简单相关分析理论审慎地剔除了线性相关的若干变量,降低了建模的复杂性。然后,分别采用了1种线性回归模型和6种二元高次多项式回归模型对相关数据进行了拟合,并由拟合出的各函数表达式分别求出各模型对应所有数据的误差。通过分析比较所得的误差,对各模型拟合的精度进行了合适地评价,并且挑选出了当前最优模型,也顺利地找到了特殊白南瓜,还为进一步的修正模型剔除了部分不合理数据。最后拟合出最优模型,该模型在假定重量误差允许范围为15．00％的前提下有高达81．25％的拟合准确率,同时又创造性地设计出“查表法”和“卷尺标重法”运用最优模型解决实际估重问题。     

京津冀典型地区空气质量变化及差异性分析

对2014—2017年影响京津冀13个地区空气质量的6项指标数据进行分析,并以保定市为例分析了各指标变化的原因及规律。结果显示:PM2.5、PM10、SO2、CO浓度年均值总体呈下降水平,NO2、O3浓度的年均值波动幅度较大,2016年相对于2015年NO2的浓度总量上升,2017年相对于2016年O3的浓度总量上升,其他年份均下降。2014—2017年6项指标的浓度的年均值存在显著性差异,总体来说:京津冀13个地区的空气质量均有明显好转。     

滁州市空气质量影响因素的主成分分析

根据2017年1—6月滁州市3个国控监测点的空气质量监测数据,运用主成分分析法对6种污染物进行分析,得到污染物之间的关系及其对空气质量的影响。结果表明:2017年1—6月滁州市空气质量为轻度污染的等级出现频率最高,首要污染物为PM_(2.5)和O_3。通过主成分分析得到2个主成分,反映了SO_2、PM_(10)、NO_2、CO、PM_(2.5)等5种和O_3这1种污染物的信息,且CO、PM_(2.5)、O_3对滁州市空气质量起主导作用。空气质量相对较好的监测点是人大宾馆,相对较差的是老年大学,且各监测点的季节性污染特征较为明显,具有"夏季好,冬季差"的典型城市空气环境状况。     

基于回归分析的农用地分等应用研究

选取A县部分分等单元验证农用地自然质量等指数、利用等指数与实际标准粮产量之间的相关关系,通过数学模型研究实际标准粮产量随自然质量等指数、利用等指数的变化情况.     

荆州市绿地建设对空气质量影响的实证分析

基于湖北省荆州市2003~2015年的相关数据,应用VAR模型分析了荆州市绿地建设对空气质量的影响。结果显示,荆州市SO_2和NO_2的浓度平均值都在国家二级标准范围内,而可吸入物PM_(10)一直远远地超出国家标准。荆州绿地建设对空气质量的改善产生了显著的正向影响,但影响的力度仍然有限。为此,必须下功夫从源头上控制污染排放,关停高排放的企业,从根本上改善空气质量。     

一种棉花叶面积预测的简单方法

在灌溉排水试验中,棉花叶面积的实体测量是试验中非常耗时的一项工作.对在棉花叶片不发生破坏和无叶面积仪的情况下快速测量棉花叶面积的方法进行了探讨.通过对棉花不同生育期的叶面积数据进行分析,建立了回归模型.提出了一种新的棉花叶面积的预测方法.