WPS表格实现PM2.5浓度多步预测模型构建及RMSE评估

利用数学公式构建 PM2.5 浓度多步预测模型并使用WPS表格进行评估

本文将详细介绍使用WPS表格构建 PM2.5 浓度多步预测模型，并利用均方根误差（RMSE）对 3 步、5 步、7 步、12 步预测效果进行评估。

一、数据准备

在WPS表格中建立以下数据表格：

| 日期 | PM2.5浓度 | 降雨量 | 大气压 | 气温 | | ------ | --------- | ------ | -------- | ------ | | 1/1/21 | 100 | 5 | 1013.25 | 15 | | 1/2/21 | 110 | 3 | 1012.50 | 16 | | 1/3/21 | 120 | 2 | 1012.75 | 17 | | 1/4/21 | 130 | 0 | 1011.25 | 18 | | 1/5/21 | 140 | 1 | 1010.50 | 19 | | 1/6/21 | 150 | 2 | 1010.75 | 20 | | 1/7/21 | 160 | 4 | 1011.00 | 21 | | 1/8/21 | 170 | 3 | 1010.25 | 22 | | 1/9/21 | 180 | 1 | 1009.50 | 23 | | 1/10/21| 190 | 0 | 1009.75 | 24 |

二、公式构建

在WPS表格中添加以下预测公式，其中 F14~F16 为已知数据，G14~G16、H14~H16、I14~I16、J14~J16、K14~K16 为预测数据的对应单元格：

3步预测公式：=885.2709867-0.093233546F14-0.777170127F15-2.78176093*F16
5步预测公式：=885.2709867-0.093233546F14-0.777170127F15-2.78176093F16-0.093233546G14-0.777170127G15-2.78176093G16
7步预测公式：=885.2709867-0.093233546F14-0.777170127F15-2.78176093F16-0.093233546G14-0.777170127G15-2.78176093G16-0.093233546H14-0.777170127H15-2.78176093*H16
12步预测公式：=885.2709867-0.093233546F14-0.777170127F15-2.78176093F16-0.093233546G14-0.777170127G15-2.78176093G16-0.093233546H14-0.777170127H15-2.78176093H16-0.093233546I14-0.777170127I15-2.78176093I16-0.093233546J14-0.777170127J15-2.78176093J16-0.093233546K14-0.777170127K15-2.78176093K16

在WPS表格中添加以下RMSE公式，其中 B14~B16 为已知数据，B17~B43 为预测数据的对应单元格：

3步预测RMSE：=SQRT(AVERAGE((B17-B14)^2,(B18-B15)^2,(B19-B16)^2))
5步预测RMSE：=SQRT(AVERAGE((B19-B14)^2,(B20-B15)^2,(B21-B16)^2,(B22-G14)^2,(B23-G15)^2))
7步预测RMSE：=SQRT(AVERAGE((B21-B14)^2,(B22-B15)^2,(B23-B16)^2,(B24-G14)^2,(B25-G15)^2,(B26-G16)^2,(B27-H14)^2))
12步预测RMSE：=SQRT(AVERAGE((B26-B14)^2,(B27-B15)^2,(B28-B16)^2,(B29-G14)^2,(B30-G15)^2,(B31-G16)^2,(B32-H14)^2,(B33-H15)^2,(B34-H16)^2,(B35-I14)^2,(B36-I15)^2,(B37-I16)^2,(B38-J14)^2,(B39-J15)^2,(B40-J16)^2,(B41-K14)^2,(B42-K15)^2,(B43-K16)^2))

三、结果分析

按照上述步骤添加公式后，即可得到对应的预测值和RMSE值，进行多步预测效果评估。通过比较不同步数的RMSE值，可以判断模型在不同预测步数下的精度，从而选择最佳的预测步数。

四、注意事项

本教程中使用的公式仅为示例，实际应用中需要根据具体情况进行调整。
模型的精度取决于数据的质量和模型的复杂程度，需要不断优化模型才能提高预测精度。
PM2.5浓度预测模型的构建是一个复杂的课题，需要结合多种因素和方法进行研究。
本教程仅供参考，不构成任何投资建议。