空气质量预测

数据探索与预处理- 分析不同地点的空气质量数据。- 去除重复数据，处理缺失值。- 根据连续缺失小时数进行数据填充或删除。- 使用相邻地点数据填充缺失数据。- 划分数据集为训练集、验证集和聚合集。 建模方法- 使用 seq2seq 和 xgboost 模型预测未来 48 小时空气质量。

基于数据挖掘和机器学习，该研究比较了三种模型（LSTM、自回归和SVM）对德里地区PM2.5空气水平的预测能力。实验结果表明，支持向量回归模型在预测准确率方面优于其他模型，通过输入包括氮氧化物、二氧化硫等其他污染物的信息，模型能够更全面地预测PM2.5浓度。该研究重点关注了德里阿南德·维哈尔地区，这是一个严重受污染的地区。

开源空气质量应用程序有助于浏览OpenAQ、CPCB和AirNow平台的数据。它支持数据可视化和统计分析，是一个代码整洁且功能强大的工具。

这份数据集包含从2014年到2018年期间收集的全国空气质量数据，记录了时间、城市、AQI、PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO、O3以及主要污染物等信息，总计55万条记录。数据集适用于研究空气质量变化趋势及相关环境研究。

青岛市空气质量与气象要素关联性分析 (2006-2012) 本研究基于 2006 年至 2012 年青岛市 SO2、NO2 和 PM10 监测数据，探究三种主要污染物的时空分布规律，以及污染物平均浓度与气象要素之间的关系，并分析污染日的气象条件变化特征。 研究发现： 2006 年至 2012 年，青岛市年均污染日数为 23 至 33 天。 青岛市空气污染主要发生在冬季和春季，首要污染物为 PM10。 青岛市中度及以上污染主要由 PM10 造成，且大多与浮尘天气有关。 污染物浓度与云量、降水量和气温呈负相关，与气压呈正相关。 冬季大雾天气容易加剧空气污染，而 4 月至 6 月的海雾则有助于改善空气质量。 弱地面天气形势、接地逆温层结的存在及持续，都会对青岛市空气质量产生重要影响。

为探究烟草加工过程中工艺参数对产品质量指标的影响，采用自组织数据挖掘方法——群方法处理数据(GMDH)建立工艺参数与质量指标的关系模型。通过该模型预测质量指标，并与多元线性回归模型预测结果进行对比，验证了GMDH方法在卷烟质量预测中的有效性。

气体吸收是化工厂常用的单元操作，与液-液萃取类似，都涉及两种流体和一种待分配溶质。本例中，我们采用McCabe-Thiele图解法研究水吸收空气中丙酮的分离过程。用户可以通过滑块选择空气中丙酮的初始浓度和回收率（即用水从空气中提取的丙酮比例）。程序首先确定最小液气比（L/G），然后选择操作线斜率为1.25倍最小液气比。通过交替使用平衡曲线（红色）和操作线（蓝色）进行逐级计算，直至达到目标回收率，最终显示所需的平衡级数。平衡数据来自Henley和Seader [1]。 参考文献 [1] Henley EJ, Seader JD. Equilibrium-Stage Separation Operations in Chemical Engineering. Wiley, New York, 1981.

利用Matlab开发空气中吸收表面的计算方法，以确定吸收过程的平衡阶段数。

针对 Matlab 开发，获取发布质量绘图效果。去除空白区域、提升字体可读性，并可高分辨率打印。

质量管理 小组命题：质量管理 组长：王晓敏 主讲人：杨峰 评委：贾铨宇 小组分工： 王晓敏：检验平台模块 杨峰：来料检验模块 倪海涛：产品检验模块 范玲玲：工序检验模块 钱瑶：在库检验模块 贾铨宇：统计分析模块