研究内容
本文旨在研究和解决气象参数和气象aqi指数实时预测准确度较低和速度较慢的问题，并结合所有空气质量监测站点以及气象监测站点的实际情况，将长短时记忆神经网络应用于气象基本指数的预测中，为日后的政府决策和人类出行活动提供一定的 参考依据，与气象数据参考平台 （1） 跟随研究方案使用python等编程语言完成实验的过程 （2） 使用echart.js对数据进行可视化 （3） 对气象维度像进行相关性分析。
采取的研究方法
（1） 首先对数据进行清洗整理并且可视化，寻找气象参数和pm2.5和aqi方面的作用 （2） 采用无监督学习聚类算法对气象数据进行聚类分类型进行AQI和PM2.5预测分析 （3） 使用ARIMA，长短时记忆神经网络对SO2 NO2 NO NOX PM10 PM1 CO 浓度的总体变化规律和趋势进行分析 （4） 使用Pearson相关系数， Spearman相关系数，Kendall's tau-b等级相关 对气象因素和pm2.5的浓度进行相关性分析
技术路线
（1） 对市内SO2 NO2 NO NOX PM10 PM1 CO 浓度的总体变化规律和趋势进行分析，通过年、月、日等时间尺度找寻 PM2.5浓度和AQI指数的分布特征；
（2） 将 PM2.5 浓度与气象因子（SO2 NO2 NO NOX PM10 PM1 CO）之间的相关性进行分析，包含温度、气压、湿度等气象参数，并结合兰州市具体地形和地理位置，分析风速及风向对 PM2.5 浓度扩散 的影响；
（3） 研究并分析预测站点与周围站点 PM2.5浓度和的时空关联性。如果两个空气质量 监测站点距离很近，则假设这两个站点所处的大气环境大致类似，所以这两个站点 PM2.5 浓 度变化规律也经常一致，因此研究并分析预测站点与该站点的周围站点 PM2.5 浓度变化 的时空关联性，并将此时空关联性应用于预测模型当中，提高预测精度；
（4） 消除或减少数据集类别不平衡对预测模型性能的影响。本文所使用实际气象数据和空气污染物数据，存在有显著的类别不平衡，对预测模型的性能有一定负面影响，本文从预测方法的层面出发，解决采样带来的缺陷，提高预测精度；
（5） 使用无监督算法对空气质量数据集进行聚类，对不同的簇分别建立预测模型，使得模型对同一簇内的数据更有针对性，从而提高预测精度；
实现
pm_data['数据'].plot(figsize=(30,15))
# 设置坐标字体大小
plt.tick_params(labelsize=30)
# 生成刻度线网格
plt.grid()
堆积图
pm_data.plot.area(stacked=True)
pm_data.plot.area(stacked=False)
核密度估计图（KDE图）
pm_data['数据'].plot(kind='kde')
sns.heatmap(pm_data['2020'].resample('M').mean().T)
每个月pm2.5分布箱型图
months = pd.concat([DataFrame(x[1].values) for x in groups_month], axis=1)
months = DataFrame(months)
months.columns = range(1,13)
months.boxplot(figsize=(20,15))
plt.title('每个月pm2.5分布箱型图') 
每个月pm2.5分布小提琴图
每个月pm2.5分布热力图
pm2.5分布滞后1期散点图
pm2.5分布滞后3期散点图
pm2.5分布自相关图
对特征进行独热编码
读热向量编码用来将定类数据表示为0-1的二进制，便于输入模型中。
比如，计算机并不认识颜色这一列的“红”、“黄”、“绿”三个分类，所以我们用“是不是红色”、“是不是黄色”、“是不是绿色”三列来分开表示“颜色”这一列特征。
# 使用pandas的get_dummies函数对df2的指定列进行独热向量编码操作 1 0 10
dummy_df = pd.get_dummies(pm_data2, columns=columns_to_encoding)
线性回归算法
对于这个数据集温数据集，是典型的多元线性回归，有72个自变量，其中包含很多独热向量编码处理后的分类变量（是否周末、是否周六、是否月初，等等）。
从图中可以看出，拟合出的结果是一簇一簇的点，且每一年的同一段时间都是空的或者密集的，模型明显欠拟合了，究其原因，是因为我们输入的72个特征中包含了太多的独热向量编码，其中一些特征的系数较大，就会在每一年同一段时间，也就是某些特征相同的时候取得相同的值，因此就会产生一簇一簇的点。
多项式回归
三次多项式拟合的点与原始数据完全重合，出现了过拟合。在机器学习中，我们希望模型能大而化之的学习到数据的普遍一般规律，而不是对每一个点死记硬背。因此，在线性回归中，二次多项式回归是效果最好的。
随机森林算法
特征重要性分析
多层神经网络
神经网络对输入特征的幅度很敏感，我们首先需要将输入特征归一化。
