利用数学公式构建 PM2.5 浓度多步预测模型 - Excel 实战指南 - 常规

利用数学公式构建 PM2.5 浓度多步预测模型 - Excel 实战指南

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 进行实战演练。我们将使用以下公式：

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

通过 Excel 的线性预测功能，我们将预测 PM2.5 浓度，并使用均方根误差 (RMSE) 评估不同预测步数下的预测效果。

创建 Excel 工作表

在 Excel 中创建一个新的工作表，并将已知数据按照以下格式输入：

| 降雨量 | 大气压 | 气温 | PM2.5 | |--------|--------|------|-------| | 10 | 1000 | 20 | 100 | | 20 | 990 | 18 | 150 | | ... | ... | ... | ... |
使用线性预测公式

在另外一个单元格中输入以下公式：
```
=FORECAST.LINEAR(PM2.5, 降雨量, 大气压, 气温)
```
并按下回车键。
复制公式进行预测

将该公式拖动到下一个单元格中进行复制，以便在整个数据集中计算出 PM2.5 浓度的预测值。
计算均方根误差 (RMSE)

在 Excel 中，选择一个空白单元格，并输入以下公式：
```
=RMSE(已知的 PM2.5 浓度, 预测的 PM2.5 浓度)
```
按下回车键，Excel 将计算出均方根误差 (RMSE) 的值。
评估多步预测效果

将第 4 步中的公式复制到 3 步、5 步、7 步和 12 步预测中，并分别计算 RMSE 的值，以评估预测效果。
分析预测结果

根据 RMSE 值来评估模型的预测能力。较小的 RMSE 值表示模型的预测能力较好，而较大的 RMSE 值则表示模型的预测能力较差。

本文介绍了如何利用数学公式构建 PM2.5 浓度多步预测模型，并使用 Excel 进行实战演练。通过本文的指导，您将能够掌握构建和评估预测模型的方法，并利用 Excel 轻松地进行数据分析和预测。