基于MATLAB和SPSS的空气质量数据建模及分析校准

基于MATLAB和SPSS的空气质量数据建模及分析校准

利用Excel对空气质量国控点与自建点的"两尘四气"浓度日平均数据进行透视分析,得到二者相对应的变化趋势,发现大部分数据波动比较大;再利用SPSS对"两尘四气"数据与风速、压强、降水量、温度、湿度的相关性进行分析,结果表明,PM2.5、PM10与湿度呈中度相关,SO2与风速、湿度基本不相关;最后以自建点整点时刻"两尘四气"的平均数据与国控点数据的差值为因变量,风速、压强、降水量、温度、湿度为自变量,用MATLAB进行多元线性回归,建立自建点数据的矫正模型,模型校验效果达到预期....

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Veröffentlicht in:南通职业大学学报 2021-03, Vol.35 (1), p.63-67
1. Verfasser: 张世龙
Format: Artikel
Sprache:chi
Online-Zugang:Volltext
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Beschreibung
Zusammenfassung:利用Excel对空气质量国控点与自建点的"两尘四气"浓度日平均数据进行透视分析,得到二者相对应的变化趋势,发现大部分数据波动比较大;再利用SPSS对"两尘四气"数据与风速、压强、降水量、温度、湿度的相关性进行分析,结果表明,PM2.5、PM10与湿度呈中度相关,SO2与风速、湿度基本不相关;最后以自建点整点时刻"两尘四气"的平均数据与国控点数据的差值为因变量,风速、压强、降水量、温度、湿度为自变量,用MATLAB进行多元线性回归,建立自建点数据的矫正模型,模型校验效果达到预期.
ISSN:1008-5327
DOI:10.3969/j.issn.1008-5327.2021.01.015