PM2.5 多步预测模型构建：基于线性回归和 RMSE 评估

利用数学公式构建 PM2.5 浓度多步预测模型

本文将详细介绍如何使用线性回归模型和均方根误差（RMSE）评估来构建 PM2.5 浓度多步预测模型。

步骤：

将给定的数学公式转化为线性回归模型： PM2.5 = b0 + b1 * 降雨量 + b2 * 大气压 + b3 * 气温，其中 b0 = 885.2709867，b1 = -0.093233546，b2 = -0.777170127，b3 = -2.78176093。
收集历史数据：收集包括 PM2.5 浓度、降雨量、大气压和气温等指标的历史数据，用于构建多步预测模型。
数据划分：将历史数据按照时间顺序分为训练集和测试集，使用训练集训练线性回归模型，得到 b0、b1、b2 和 b3 的值。
多步预测：使用测试集数据进行多步预测，分别预测 3 步、5 步、7 步、12 步的 PM2.5 浓度。
RMSE 评估：对每个预测步长，计算预测值与真实值之间的均方根误差（RMSE），作为评估预测效果的指标。
WPS 公式计算 RMSE：使用 WPS 中的公式计算 RMSE，公式为： RMSE = SQRT(SUM((预测值 - 真实值)^2) / n)，其中 SUM 表示求和，n 表示样本数。
比较 RMSE 并选择最佳预测步长：比较不同预测步长的 RMSE 值，选择效果最好的预测步长作为最终的多步预测模型。

通过以上步骤，我们可以构建一个基于线性回归模型的 PM2.5 浓度多步预测模型，并利用 RMSE 评估其预测效果。此外，WPS 中的公式可以帮助我们轻松地进行模型训练和评估，从而获得更准确的预测结果。