利用数学公式构建 PM2.5 浓度多步预测模型 (Excel 实战)

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。我们以 PM2.5 = 885.2709867 + -0.093233546 * 降雨量 - 0.777170127 * 大气压 - 2.78176093 * 气温为模型公式，并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。

步骤一：准备数据

在 Excel 中创建一个新的工作表，并在第一行输入以下列名：'降雨量'、'大气压'、'气温'、'PM2.5'。
在第二行开始输入历史数据，包括降雨量、大气压、气温和对应的 PM2.5 值。至少输入足够多的历史数据以供模型训练和测试。

步骤二：进行多元回归分析

打开 Excel 的数据分析插件（如果没有，需要先安装）。
选择 '回归' 分析工具，并将 PM2.5 作为因变量，降雨量、大气压、气温作为自变量。
在回归分析对话框中，选择 '多元回归' 模型，并打开 '选项' 对话框。
在选项对话框中，勾选 '生成预测值' 和 '生成残差'，并输入需要预测的步数（3、5、7 或 12 步）。
点击 '确定'，Excel 将自动生成一个多元回归模型，并计算出预测值和残差。

步骤三：评估预测效果

在 Excel 中插入一个新的工作表，并在第一行输入列名 '步数' 和 'RMSE'。
在第二行开始输入需要评估的步数（3、5、7 或 12 步），并在对应的列中输入 RMSE 公式，例如：=SQRT(AVERAGE((预测值-实际值)^2))。
Excel 将自动计算每个步数的 RMSE 值，以评估预测效果的准确性。

总结

通过以上步骤，您可以利用 Excel 构建 PM2.5 浓度多步预测模型，并使用 RMSE 评估预测效果。您可以根据实际情况调整模型公式、数据量以及预测步数，以获得更准确的预测结果。