利用PM25=8852709867+-0093233546降雨量-0777170127大气压-278176093气温为数学公式构建 PM25 浓 度多步预测模型分别使用均方根误差RMSE对 3 步、5 步、7 步、12 步预测效果进 行评估用WPS中可使用的公式解决上述问题的详细步骤

1. 首先，需要将给定的数学公式转化为可用于预测的多步模型。根据公式，PM2.5浓度预测值可以表示为：

PM2.5预测值 = 885.2709867 - 0.093233546 * 降雨量 - 0.777170127 * 大气压 - 2.78176093 * 气温

为了进行多步预测，需要先定义一个函数，该函数接受当前时刻的降雨量、大气压和气温作为输入，然后预测未来3、5、7或12个时刻的PM2.5浓度。

2. 在WPS中，可以使用自带的Excel程序进行数学计算和建模。打开Excel，创建一个新的工作表，并创建以下列：时间、降雨量、大气压、气温、PM2.5预测值、PM2.5实际值、误差。

3. 在时间列中，输入时间序列的值。在降雨量、大气压和气温列中，输入历史数据的值。

4. 在PM2.5预测值列中，使用上述公式计算PM2.5浓度的预测值。例如，如果当前时刻的降雨量、大气压和气温分别为A2、B2和C2，则可以使用以下公式计算PM2.5预测值：

=885.2709867 - 0.093233546 * A2 - 0.777170127 * B2 - 2.78176093 * C2

5. 在PM2.5实际值列中，输入历史数据的实际值。

6. 在误差列中，使用以下公式计算预测误差：

=ABS(D2-E2)

其中，D2表示PM2.5预测值，E2表示PM2.5实际值。

7. 为了进行3步预测，需要在降雨量、大气压和气温列中输入未来3个时刻的值。然后，在PM2.5预测值列中使用上述函数预测未来3个时刻的PM2.5浓度。

8. 对于5步、7步和12步预测，重复步骤7，分别输入未来5、7或12个时刻的降雨量、大气压和气温，然后使用同一函数预测未来5、7或12个时刻的PM2.5浓度。

9. 最后，使用RMSE公式计算预测误差的均方根误差。例如，对于3步预测，可以使用以下公式计算RMSE：

=SQRT(AVERAGE(G2:G4))

其中，G2到G4表示误差列中的前3个值。重复此步骤，计算5步、7步和12步预测的RMSE值。

10. 根据RMSE值的大小，评估模型的预测效果。较小的RMSE值表示模型的预测效果较好