利用数学公式构建 PM2.5 浓度多步预测模型 - Excel 实践指南

利用数学公式构建 PM2.5 浓度多步预测模型 - Excel 实践指南

本文将介绍如何利用数学公式构建 PM2.5 浓度多步预测模型，并使用 Excel 进行实战操作。我们将使用以下公式进行预测：

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

通过 Excel 操作，我们将详细讲解如何计算预测值、预测误差以及使用均方根误差（RMSE）评估模型在 3 步、5 步、7 步、12 步不同预测步数下的效果。

具体步骤

1. 打开 Excel 软件，创建一个新的工作表。
2. 输入数据，包括 PM2.5 浓度、降雨量、大气压、气温等指标，并确保数据是按时间顺序排列的。
3. 在新的列中，使用上述公式来计算 PM2.5 浓度的预测值。 例如，在第 5 行中，输入公式 =885.2709867-0.093233546*B5-0.777170127*C5-2.78176093*D5 来计算第 5 个时间点的 PM2.5 浓度预测值。
4. 复制公式到整个列中，直到所有时间点都有对应的 PM2.5 浓度预测值。
5. 在新的列中，使用 Excel 的 OFFSET 函数来提取前 3 个、5 个、7 个、12 个时间点的 PM2.5 浓度预测值。 例如，在第 8 行中，输入公式 =OFFSET(E5,-3,0) 来提取前 3 个时间点的 PM2.5 浓度预测值。
6. 复制公式到整个列中，直到所有时间点都有对应的前 3 个、5 个、7 个、12 个时间点的 PM2.5 浓度预测值。
7. 在新的列中，计算每个时间点的预测误差，即实际 PM2.5 浓度值与预测值之间的差值。 例如，在第 5 行中，输入公式 =B5-F5 来计算第 5 个时间点的预测误差。
8. 复制公式到整个列中，直到所有时间点都有对应的预测误差。
9. 在新的行中，分别使用 Excel 的 RMSE 函数来计算前 3 个、5 个、7 个、12 个时间点的预测误差的均方根误差。 例如，在第 10 行中，输入公式 =RMSE(G2:G4,H2:H4) 来计算前 3 个时间点的预测误差的均方根误差。
10. 复制公式到整个行中，直到所有预测步数的均方根误差都被计算出来。
11. 按照需要进行格式化和排版，以使数据更易于阅读和理解。
12. 分析均方根误差的结果，确定预测模型的准确性和可靠性，以指导后续的预测和决策。

总结

本文提供了利用数学公式构建 PM2.5 浓度多步预测模型的 Excel 实践指南。通过使用 Excel，我们可以方便地计算预测值、预测误差，并使用均方根误差（RMSE）评估模型在不同预测步数下的效果，从而帮助我们更好地理解和应用预测模型。