给出一组pm2.5数据,按以下分级标准统计各级天气的天数,并计算出pm2.5平均值。 pm2.5分级标准为: 一级优(0<=pm2.5<=50) 二级良(51<=pm2.5<=100为) 三级轻度污染(101<=pm2.5<=150) 四级中度污染(151<=pm2.5<=200) 五级重度污染(201<=pm2.5<=300) 六级严重污染(pm2.5>300)
时间: 2023-04-30 15:05:50 浏览: 61
根据给出一组PM2.5数据,按以下分级标准统计各级天气的天数,并计算PM2.5平均值。PM2.5分级标准为:一级优(0 <= PM2.5 <= 50),二级良(51 <= PM2.5 <= 100),三级轻度污染(101 <= PM2.5 <= 150),四级中度污染(151 <= PM2.5 <= 200),五级重度污染(201 <= PM2.5 <= 300),六级严重污染(PM2.5 > 300)。
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python 编程题:基于空气质量监测数据,给出一个最优的pm2.5回归预测模型(提示:从模
从模型的选取角度来说,可以考虑使用多元线性回归模型进行pm2.5的预测。多元线性回归模型可以描述空气质量监测数据与pm2.5之间的关系,从而进行预测。
在构建多元线性回归模型前,首先需要对数据进行预处理,包括数据清洗和特征选择。数据清洗可以去除缺失值、异常值等对模型建立有干扰的数据点。特征选择可以通过相关性分析、逐步回归等方法来确定与pm2.5相关性较大的特征。
在选取了相关性较大的特征后,可以根据多元线性回归的公式建立预测模型,公式为:y = β0 + β1x1 + β2x2 + ... + βnxn + ε,其中y表示pm2.5的值,x1、x2等表示特征变量,β0、β1等表示回归系数,ε表示误差项。
然后,可以使用Python中的统计分析库(如numpy、pandas)和机器学习库(如sklearn)来进行模型的建立和训练。首先,将数据拆分为训练集和测试集,使用训练集进行模型的训练,得到回归系数。接着,使用测试集进行模型的验证,计算预测值与真实值之间的误差,并评估模型的预测性能。
为了提高模型的预测准确度,还可以考虑使用正则化技术(如Lasso、Ridge)来防止过拟合。通过调整正则化参数,可以平衡模型的复杂度与拟合优度。
最后,根据模型的预测性能和评价指标,如均方误差(MSE)、决定系数(R-squared),对模型进行优化和选择,选择表现最好的模型作为最优的pm2.5回归预测模型。
输入为PM10、O3、SO2、PM2.5、NO2、CO六组数据,计算AQI的代码
以下是一个简单的Python函数,可以计算出六组空气质量指标数据的AQI值:
```python
def calculate_AQI(PM10, O3, SO2, PM25, NO2, CO):
# 确定每个指标的等级
PM10_grade = get_grade(PM10, PM10_breakpoints)
O3_grade = get_grade(O3, O3_breakpoints)
SO2_grade = get_grade(SO2, SO2_breakpoints)
PM25_grade = get_grade(PM25, PM25_breakpoints)
NO2_grade = get_grade(NO2, NO2_breakpoints)
CO_grade = get_grade(CO, CO_breakpoints)
# 计算每个指标的指数
PM10_index = get_index(PM10, PM10_grade, PM10_breakpoints)
O3_index = get_index(O3, O3_grade, O3_breakpoints)
SO2_index = get_index(SO2, SO2_grade, SO2_breakpoints)
PM25_index = get_index(PM25, PM25_grade, PM25_breakpoints)
NO2_index = get_index(NO2, NO2_grade, NO2_breakpoints)
CO_index = get_index(CO, CO_grade, CO_breakpoints)
# 计算AQI值
AQI_list = [PM10_index, O3_index, SO2_index, PM25_index, NO2_index, CO_index]
AQI = max(AQI_list)
return AQI
```
其中,`get_grade()`和`get_index()`函数分别用于确定每个指标的等级和指数。这里的六个指标分别是PM10、O3、SO2、PM2.5、NO2和CO,对应的分级标准和分级点可以在国家环境保护局的官网上找到。在代码中,这些分级标准和分级点已经被定义为常量`PM10_breakpoints`、`O3_breakpoints`、`SO2_breakpoints`、`PM25_breakpoints`、`NO2_breakpoints`和`CO_breakpoints`。