MATLAB开发——AIR数据库

Matlab中实施数据库方案以提升执行效率。

在Python编程环境中，雷达图（也称为蜘蛛图或星形图）是一种展示多变量比较的图形工具。这里将介绍如何在Python中使用matplotlib库结合pandas读取air_data.csv文件中的数据，并进行雷达图绘制。 导入必要库： import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np 加载CSV文件： 假设air_data.csv文件包含空气质量指标，如“PM2.5”，“PM10”，“O3”，“NO2”和“SO2”。 df = pd.read_csv('air_data.csv') 雷达图参数设置： 获取列名作为图轴 labels = df.columns.tolist() 计算最大值：用于归一化处理 max_value = df.max() 创建角度以便在图中分布这些指标 angles = np.linspace(0, 2*np.pi, len(labels), endpoint=False).tolist() 构建雷达图： fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 6), subplot_kw=dict(polar=True)) for column in labels: values = df[column] ax.plot(angles, values / max_value, label=column) ax.fill(angles, values / max_value, alpha=0.25) # 设置轴标签 ax.set_xticks(angles) ax.set_xticklabels(labels) plt.legend(loc='upper right') plt.show() 结果：上述代码将展示各项指标在图表中的多边形形态，通过填充透明度、标签等提升可视效果。

Matlab开发中的dbBulkInsert功能可实现快速大容量数据插入至数据库，每秒可处理数百行数据。

近年来，空气污染急剧增加，并且对所有生物造成的影响更糟。世界上大多数国家都在与日益增加的空气污染水平作斗争。因此，控制和预测空气质量指数（AQI）已成为必要。 在此研究项目中，我们将实施数据挖掘和机器学习模型来预测AQI并将AQI进行分类。对于AQI预测，我们实现了五个回归模型：主成分、偏最小二乘法、留一维CV的主成分、留一维CV的偏最小二乘，以及多个印度城市的多元回归AQI数据。根据AQI的值，AQI指数进一步分为6个不同的类别，即“好、满意、中、差、非常差和严重”。为了预测AQI等级，我们使用重复CV分类算法开发了三种分类模型，分别是多项式Logistic回归和K最近邻。数据集来自印度不同城市的空气质量数据集，通过留一法交叉验证的PLS模型进行训练。

Zozanidb提供面向对象的数据库访问，并自动执行数据库操作，适用于Matlab开发。

本课件涵盖数据库开发核心技术，包括数据库设计原则与最佳实践、事务管理与并发控制、存储过程编写与优化以及数据完整性约束与应用。

本视频演示了数据库开发过程，包括文件提取、平台配置、数据库管理，帮助您深入理解数据库应用开发。

数据库开发。

数据库开发文档总共8页，当前为第1页。崔晏菲、吴晓亮、曾贻顺小组撰写的数据库开发文档详细描述了表的设计习惯和字段命名规范，确保各数据表名符合英文表达习惯，长名称用\"_\"符号分隔单词，字段名称与表名一致。例如，User_login表用于用户登录验证，包含字段user_id和Username，分别用于标识用户身份和用户名，密码字段允许为空。