【摘 要】
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实时监测的实现主要依赖于对空气质量数据的收集、处理、存储以及显示,而空气质量预测功能是项目开发的难点。这里所采用的预测算法,其核心是针对影响空气质量指数的污染因子
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实时监测的实现主要依赖于对空气质量数据的收集、处理、存储以及显示,而空气质量预测功能是项目开发的难点。这里所采用的预测算法,其核心是针对影响空气质量指数的污染因子的历史浓度做出分析,根据其变化规律建立预测模型,通过非线性最小二乘法拟合各个污染因子的变化曲线,求出其预测值,进而计算出空气质量预测值。所提出的预测算法是建立在统计计算的基础之上,对已有数据进行挖掘和分析,通过机器学习的方法来做出预测。在可穿戴设备的开发方面,需要考虑到其交互特点,结合Android开发技术开发出便捷的应用。经过测试,该算法的空气质量等级预测的准确率达到了47.77%,而首要污染物预测的准确率则达到了73.66%,满足基本需求。
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