基于R语言的城市PM2.5影响因素分析

论文摘要

以R语言为数据分析的工具,基于相关分析和回归分析方法,对太原市PM2.5的影响因素进行分析。研究PM2.5与其他气态污染物之间的关系,探讨各气态污染物在PM2.5二次合成中的贡献;建立PM2.5和PM10的回归模型,方便通过PM10对PM2.5进行预测。结果显示:（1）太原市区空气污染物中,PM2.5和PM10相关性最强;（2）PM2.5和PM10回归分析得到回归模型为PM2.5=0.63PM10-11.76（R2=0.8427）,回归方程拟合度较好;（3）PM2.5和其他气态污染物多元线性回归模型为PM2.5=0.24SO2+20.08CO+11.54（R2=0.4844）,拟合度检验效果一般,考虑三者之间还有其他因素的影响。

论文目录

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 解蕾,狄光智

关键词: 语言,数据分析,相关分析,回归分析

来源: 软件工程 2019年05期

年度: 2019

分类: 信息科技,基础科学,工程科技Ⅰ辑

专业: 数学,环境科学与资源利用

单位: 运城师范高等专科学校数计系,西南林业大学计算机与信息学院

基金: 全国高等院校计算机基础教育研究会项目(编号:2018-AFCEC-377)

分类号: X513;O212.1

DOI: 10.19644/j.cnki.issn2096-1472.2019.05.004

页码: 15-17+8

总页数: 4

文件大小: 1310K

下载量: 1259

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