雾霾预测中有哪些比较合适的算法推荐？

十一维W 2018-04-03 03:36:47

比如我输入三个因子
1. 地区
2. 日期(y-m-d 或者 m-d，大于今天)
3. 这个地区在这个日期的天气预测结果（也可以不要这一项）

然后输出预测的 aqi 和 pm25 的值。

ps.我现在已经有了 2014-05 月到现在全国三百多个地区每天 24 小时总计 1000 多万条 aqi 和 pm25 数据

求各位指定迷津，谢谢！

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doraraa 2018-04-12

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这个不是要结合温度，降水量，风向什么的判断的吗，只有以前的雾霾数据没法预测的吧。。

赵4老师 2018-04-03

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拥有过去不能预测未来。《黑天鹅》

论文研究-融合协同进化离散型人工鱼群算法和多重分形的雾霾预测方法.pdf, 鉴于目前日益严重的雾霾污染，导致空气质量水平大幅下降，通过采用协同进化离散型人工鱼群算法，多重分形维数，并结合极限学习机，提出了融合协同进化离散型人工鱼群算法和多重分形的雾霾预测方法. 首先使用佳点集理论初始化种群，通过引入人工鱼游速，改进人工鱼群算法聚群，追尾和觅食行为，及对其进行离散化，并引入竞争和合作机制；其次将协同进化离散型人工鱼群算法结合多重分形维数，对雾霾数据集进行约简；最后运用极限学习机建立雾霾预测模型. 通过对北京，上海和广州三地区近两年的雾霾数据集进行实验及参数分析，实验结果表明，较其他方法，预测性能更优，具有良好的稳定性和可信性.

基于ABC算法优化BP神经网络的雾霾天气预测模型研究.pdf

论文研究-融合粗糙集和二元萤火虫算法的雾霾关键影响因素预测方法.pdf, 雾霾对人类的日常生活带来极大的危害，因而分析产生雾霾的关键影响因素尤为重要.针对目前传统算法预测雾霾关键影响因素存在的缺陷，从一维细胞自动机入手，提出了一种以基于群落弱连接机制的二元萤火虫算法（CWLBGSO）为搜索策略，粗糙集为评价准则的混合方法.CWLBGSO基于自然界中萤火虫间协同进化的“弱连接”机制，划分搜索空间，为每个子空间分配相应的种群，各子种群中的次优个体相互交互产生新个体，从而保持种群的动态多样性，然后将CWLBGSO结合粗糙集，应用于北京，广州和上海三地雾霾关键影响因素的预测中，并结合10交叉验证和SVM算法对预测结果分类准确率和影响因素进行分析，通过与其它算法进行对比，结果表明本文算法能有效剔除冗余因素，预测结果具有较高的稳定性和可行性.

1.版本：matlab2014/2019a，内含运行结果，不会运行可私信 2.领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，更多内容可点击博主头像 3.内容：标题所示，对于介绍可点击主页搜索博客 4.适合人群：本科，硕士等教研学习使用 5.博客介绍：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可si信

MergeTwoExcel.py 读入北京空气质量数据（北京空气质量.xlsx），并把该数据和第1步中得到的北京天气爬虫数据进行融合，得到一个同时包含天气和空气质量的表格数据，保存为合并数据.xlsx WeatherPie.py 对2011-2019年的每一年，统计这一年中白天为晴、雨、多云、阴、雪、雾霾、扬沙的天数，并绘制成饼图. ContinuePollution.py 对2014-2019年的每一年，统计这一年中持续1天污染的次数、持续2天污染的次数、持续3天污染的次数、持续4天污染的次数和持续5天及以上有污染的次数，把所有年份的统计结果绘制成一幅柱状图. Prediction.py 在北京历史天气和空气质量数据的基础上，根据当天的天气情况以及前两天的天气及空气质量情况，预测当天的空气质量等级，要求至少比较两种算法，从中选出较优的算法并确定最优超参数.

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