Advertisement

Python在电力大数据下的空气污染预测分析

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
本研究运用Python编程语言对电力行业产生的大量数据进行处理和分析,结合环境监测信息,构建模型以预测空气污染趋势。 根据城市电力使用情况对空气污染进行预测分析: 1. 搭建机器学习开发环境,如Python、Anaconda。 2. 数据采集:包括用电量数据和环境污染监测数据的收集。 3. 特征提取方法的应用。 4. 使用关联分析及聚类算法研究用电量与空气污染指数之间的关系。 5. 分析结果的数据展示及可视化处理。 此外,还包含了具有用户界面(UI)的设计详情。具体细节可以参考相关文献或博客文章进行深入学习和理解。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • Python
    优质
    本研究运用Python编程语言对电力行业产生的大量数据进行处理和分析,结合环境监测信息,构建模型以预测空气污染趋势。 根据城市电力使用情况对空气污染进行预测分析: 1. 搭建机器学习开发环境,如Python、Anaconda。 2. 数据采集:包括用电量数据和环境污染监测数据的收集。 3. 特征提取方法的应用。 4. 使用关联分析及聚类算法研究用电量与空气污染指数之间的关系。 5. 分析结果的数据展示及可视化处理。 此外,还包含了具有用户界面(UI)的设计详情。具体细节可以参考相关文献或博客文章进行深入学习和理解。
  • 致死率 -
    优质
    该数据集聚焦于全球及各地区因空气污染导致的死亡案例统计分析,旨在揭示空气质量与人类健康之间的关联,为政策制定提供科学依据。 数据集“Death Due to Air Pollution 空气污染致死”提供了研究全球空气污染对人类健康影响的重要资源。核心文件是“death-rates-from-air-pollution.csv”,其中包含不同国家和地区因为空气污染导致的死亡率信息。 以下是一些基于该数据集可以探索和学习的关键知识点: 1. **空气质量指数(AQI)**:衡量空气污染的标准指标,涵盖了多种污染物如PM2.5、PM10、二氧化硫、二氧化氮及臭氧等。 2. **颗粒物污染(PM2.5与PM10)**:这些微小的颗粒能深入肺部并引发健康问题,尤其增加心脏病和呼吸道疾病的风险。 3. **全球分布**:数据集涵盖各国空气污染死亡率信息,有助于对比分析最严重的地区及其影响范围。 4. **时间序列分析**:若包含多年数据,则可以研究空气污染导致的死亡率变化趋势,判断其改善或恶化情况。 5. **相关性分析**:探索空气质量与经济因素(如GDP、人口密度和工业发展水平)之间的联系,以了解影响空气污染的因素。 6. **健康影响**:揭示不同疾病类型(例如心血管病及肺癌)与空气污染的关联程度,对公共卫生政策制定有重要参考价值。 7. **政策评估**:通过比较实施控制措施前后的死亡率变化来评价相关政策的有效性,并为未来的环保决策提供依据。 8. **数据可视化**:利用地图、柱状图和折线图等工具展示不同地区的空气污染状况及死亡率,提高公众对问题的认识。 9. **统计建模**:使用回归分析预测未来空气质量与死亡率的关系及其变化趋势,在特定条件下进行评估。 10. **环境正义**:研究社会经济不平等如何影响空气污染负担,识别贫困地区或弱势群体是否更易受到空气污染的影响。 该数据集为学术、政策制定及公众教育提供了丰富的资源。通过深入分析这些信息,我们能够更好地认识和应对全球面临的严重空气污染问题,并寻找有效的解决策略。
  • SpringBoot 可视化屏展示
    优质
    本项目基于Spring Boot框架,旨在开发一个空气污染数据可视化的大屏幕展示系统,通过直观图表和动态更新的数据帮助用户及时了解空气质量状况。 世界空气污染数据分析可视化大屏展示项目采用多种技术进行数据处理与分析。后台使用Hive、Hive on Spark、SparkSQL以及Spark Streaming对全球各地的空气质量指数进行详细的数据挖掘工作,所得结果存储于MySQL数据库中。系统框架基于Spring Boot构建完成。整个项目的前端界面包括世界地图、词云图、柱状图和折线图等多种图表形式,以直观呈现数据信息。
  • 基于Python和Django时间序列软件源码库论文.doc
    优质
    本论文探讨了一种利用Python与Django框架开发的大气污染时间序列预测系统。文中详细介绍了该系统的构建过程及其实现的技术细节,包括数据处理、模型训练以及结果展示等方面,并提供了完整的源代码和数据库设计文档,为相关领域的研究者提供参考和借鉴。 基于Python和Django的时间序列分析的大气污染预测软件源码数据库论文.doc
  • 基于改良LSTM浓度
    优质
    本研究采用改良版长短期记忆网络模型(LSTM)对大气污染浓度进行预测,旨在提高预测精度和时效性,为环境保护决策提供支持。 在当今时代,大气污染物浓度的指标对于环境保护至关重要。以下是进行大气污染度预测的基本要求: 1. 学习时序预测模型LSTM及其改进版本。 2. 根据大气污染物浓度的特点选择一个合适的预测模型。 建议采取以下具体思路: - 使用CNN+BiLSTM+attention、CNN+LSTM或Transformer等方法对时间序列进行预测,这些是基于LSTM的优化方案,并且在处理时序数据方面表现良好。 - 大气污染度具有随时间变化但不会出现剧烈突变的特点。因此,采用CNN提取特征信息和利用LSTM记录时间序列关系的方法是最有效的。 具体实施步骤如下: 1. 从互联网上获取某个城市的空气质量历史数据,并将其整理为按小时划分的训练集。 2. 使用选定的改进型LSTM或Transformer模型进行预测工作(该选择由你决定)。
  • 世界各地
    优质
    本数据集汇集了全球各地实时空气污染指数,涵盖PM2.5、臭氧等关键指标,旨在促进空气质量研究与监测。 该数据集旨在为不同地区的空气质量提供有价值的见解,帮助研究人员和政策制定者做出明智决策以解决空气污染问题。此数据集由两个独立的数据集合而成:一个包含城市及其相应的经纬度信息,另一个则包括世界各国的空气污染水平数据。通过整合这两个数据集,我们现在能够分析并比较各国城市的空气质量指数。 创建这个数据集的灵感来自于人们对空气污染对健康和环境影响的关注日益增加。使这些数据易于获取与理解有助于持续改善空气质量,并为子孙后代创造一个更清洁、更健康的地球。 该数据集中包含以下几项关键指标: 1. PM2.5:这是指空气中直径小于或等于2.5微米的颗粒物,吸入后会对人体健康造成危害,特别是在高浓度下。 2. 臭氧:臭氧是一种通过阳光和其他污染物在大气中发生化学反应形成的气体。高水平的臭氧可能对人类健康产生负面影响,尤其是对于那些有呼吸道疾病的人群。 3. 一氧化碳(CO):这是一种无色无味的气体,由化石燃料不完全燃烧产生。高浓度的一氧化碳对人体有毒,可能导致头痛、头晕和恶心等症状。
  • 燃烧与——课件第二章.ppt
    优质
    本课件为《大气污染》课程第二章,主要探讨燃烧过程及其对大气环境的影响,分析各类污染物的生成机制及控制策略。 第二章 燃烧与大气污染 本章节主要探讨燃烧过程对大气环境的影响及其产生的污染物种类。通过分析不同燃料的燃烧特性以及它们在工业、交通及日常生活中的应用,帮助学生理解燃烧过程中释放的主要污染物,并讨论这些污染物如何影响空气质量,进而对人体健康和生态系统造成危害。 此外,还会介绍减少或控制由燃烧活动引起的大气污染的方法和技术措施,包括清洁煤技术的应用、机动车尾气净化装置的使用以及生物质能源的研究进展等内容。通过本章的学习,学生能够掌握如何从源头上降低因人类活动导致的大气污染物排放量,并为实现更加绿色可持续的生活方式奠定基础。
  • 基于Spring Cloud环境平台
    优质
    本项目构建于Spring Cloud框架之上,旨在开发一个用于收集、分析和预测环境污染数据的综合平台。该系统能够有效处理大量环境监测信息,并提供直观的数据可视化工具来帮助用户快速理解当前及未来的环境状况。通过机器学习算法的应用,平台可为用户提供准确的趋势预测与预警服务,助力环保决策制定。 该系统的主要功能包括数据可视化、空气质量排行、PM2.5预测、污染物预警、历史数据导出以及后台管理。用户登录后可以使用全部API服务。 首页采用百度地图展示,监测站的详细数据来源于本地污染数据库,实时温度、风向与空气扩散条件的数据来自和风天气API,而PM2.5浓度一周趋势则基于过去24小时内的平均值进行预测。由于首页显示的是热点信息(无个性化设置),所有这些数据都通过Redis缓存来加速访问,默认情况下每半小时更新一次。 在可视化部分,前三项使用第三方服务提供支持,其余的则是利用Echarts实现本地污染物数据分析展示。具体包括: - 上海市高空气流图 - 全国空气质量指数(AQI)地图 - 全球污染物分布图 标准图表类型有:折线图、散点图、饼图、雷达图、漏斗图和南丁格尔玫瑰图。 在空气质量排行方面,系统基于Redis Zset实现,默认一小时失效。其中全国的实时数据来源于腾讯天气API。 功能包括: - 上海市空气质量实时/历史排行榜 - 全国空气质量实时排行榜 对于污染物预测,上海市PM2.5浓度预测使用Flask与Keras构建,而其它两项则依赖于南京大学国际地球系统科学研究所的数据。
  • 关于六种浓度
    优质
    本数据集包含了六种主要空气污染物的详细浓度信息,旨在为环境研究与空气质量评估提供科学依据。 六种空气污染物浓度数据集。