基于多元线性回归模型预测成都市PM2.5趋势

作者：徐东; 杨晓芳

来源：黑龙江科学, 2021, 12(06): 36-37.

• PM2. 5
• 成都
• 线性回归模型
• 最小二乘法
• 预测
• 趋势

以成都市2019年全年的PM2.5、气温、可吸入颗粒物PM10和一氧化碳CO的基本监测指标数据为研究对象,利用MATLAB分析PM2.5与其他几组数据的关系。由建立的多元线性回归模型可知,温度对PM2.5的影响不显著,可吸入颗粒物PM10和一氧化碳CO对PM2.5有重要影响。对所得模型进行t检验并改进模型,预测成都市未来PM2.5为增长趋势。

• 单位
  成都师范学院; 数学学院