城环境空气质量数据挖掘与分析
摘 要由于我国工业化、城市化的发展规模在不断扩大,所以一氧化碳、二氧化硫、氮氧化合物的排放量增加，空气污染变得越来越严重。然而空气质量的好坏会影响到一个城市的发展，可见研究城市环境空气质量状况是多么的重要。为了了解城市环境空气质量现状,我们首先应该正确、客观的认识空气质量状况,这对治理环境污染,控制大气污染具有深刻意义,同时我们也可以从源头上减少污染、杜绝污染，从而达到保护环境的目的。本设计运用BP神经网络算法,对城市环境空气质量进行数据挖掘与分析，然后根据现状，提出了将BP神经网络算法应用于该设计的想法,并借助Python语言,ECharts可视化工具对所研究的内容进行挖掘与分析，最后讨论结果。该设计的平台是Windows操作系统,开发语言为python，运用数据挖掘技术进一步对数据进行预处理、清洗、建模、可视化等研究。该设计研究了PM10、PM2.5、CO、NO、NO2、SO2的这些值是如何影响城市环境空气质量的等级及AQI值。其作用在于简单的满足了空气质量的研究要求，为以后国内其他城市的研究提供了参考意义，用户可以根据这些污染物的排放量来判断出空气质量状况及计算出AQI值，从而会节省大量的财力、物力和精力。
目 录
第1章 前言 V
1.1研究背景 V
1.2国内外研究现状 V
1.3研究目的及意义 V
1.3.1研究目的 V
1.3.2研究意义 VI
1.4全文组织结构 VI
第二章 数据挖掘概述 VII
2.1数据挖掘简介 VII
2.2数据挖掘的过程 VII
2.3数据挖掘常用的方法 VIII
2.4 Scrapy爬虫框架 IX
2.5数据挖掘常用Python库 X
第3章 BP神经网络算法简介 XI
3.1 BP神经网络基本原理 XI
3.2 BP算法的学习过程 XI
3.3训练BP神经网络及预测模型 XII
3.4模型分析 XVII
第四章 数据可视化的分析和展示 XXVI
4.1可视化的定义 XXVI
4.2可视化的工具 XXVI
*好棒文|www.hbsrm.com +Q: ^351916072#
4.2.1新型可视化工具 XXVII
4.3可视化技术 XXVIII
第五章 城市环境空气质量的研究与应用 XXX
5.1数据爬取 XXX
5.2数据的预处理 XXX
5.3数据建模 XXXI
5.4数据的可视化 XXXI
第六章 总结与展望 XXXIII
6.1总结 XXXIII
6.2展望 XXXIV
参考文献 XXXV
致谢 XXXVI
第1章 前言
1.1研究背景
生活中，我们会将空气质量状况的好坏程度与一个地区的发展产生联系，其优劣程度贴近居民的衣食住行。现如今引起了政府和大众的强烈注意，社会发展进程加快，废气的排放量增加，使得空气质量状况的形势越来越严峻。城市人口集中、建筑群高大不利于污染物的分散，这些因素都会阻碍人与自然的和谐发展，不利于人类的长期发展，可见保护环境，爱护环境迫在眉睫。
该设计的目的就是围绕PM10、PM2.5、CO、NO、NO2、SO2、的排放量来研究城市环境空气质量等级状况及计算出其AQI值，为以后的城市环境质量研究打下了基础，同时对居民的生活起到了良好的提醒作用，对治理环境污染提供了重要措施，也为以后的日常生活提供了良好的保障，不仅是对环境、资源起到了举足轻重的作用，而且对人口领域也有重大影响，具有丰厚的环境、社会和经济效益[1]。
1.2国内外研究现状
空气质量指数（AQI）是研究城市空气质量好坏的一个方面，数值大小与污染浓度呈正相关关系，其数值越大代表空气污染等级越高，反之亦是。空气质量指数的大小与空气中污染物的浓度水平有关。美国是最早提出污染标准指数的一个国家，它首先将影响污染的各种因素放在一起进行训练，然后给其规定数值，在数值公开后来规范、影响人们的生活。与此同时，美国也是最早提出污染标准指数和环境空气质量指数的一个国家，目的是想要加强公民对环境的爱护和保护意识，以身作则，加入到保护环境的这个大家庭当中。根据影响环境空气质量的因素，制定出提出爱护环境的措施。习主席 在十九大报告中反复强调爱护环境意识，倡导全民加入保护环境的大家庭，而空气质量作为环境的一部分，我们有必要对其进行深刻研究。身为社会青年，我们要积极响应党的号召，采取相应措施，爱护环境。
1.3研究目的及意义
1.3.1研究目的
空气质量状况的好坏可以用来作为衡量一个地区经济实力的指标。影响空气质量的因素可以涵盖到居民生活的方方面面，因此受到了大众的强烈关注[2]。现如今，全国有很多城市（包括重点和非重点城市）都实施了环境空气质量预报，并通过一些社交手段向公众发布[3]。影响城市环境空气质量状况的因素由很多，在这里我们主要讨论两个：污染源的释放情况及其地理位置的分布情况，除此之外，还有风速、风向、气流风向这些影响大气对污染物扩散能力的因素[45]。研究该课题，我们可以从源头上认识影响污染环境的因素，达到治理环境，保护空气质量的目的。
1.3.2研究意义
自十九大以来，人们的生活水准在不断地提高，对居住环境的要求越来越严苛，与此同时，环境污染也变得日趋严重。为了保证人们的生活质量，提供一个良好的居住环境，加深爱护环境的意识，所以有必要把对城市环境空气质量的分析纳入到日常研究中，因为一方面可以使居民的身心健康，提供一个健康舒适的生活环境，另一方面可以作为一个衡量城市发展的指标
1.4全文组织结构
本文共分为6章,文章的结构及各章内容如下:
第一章主要介绍及研究城市环境空气质量的国内外研究现状、课题背景、目的即意义,以及国内外研究现状。最后在结尾处给出本文的整体组织结构。
第二章简要介绍数据挖掘技术概述,其中包括python数据挖掘简介、Scrapy爬虫数据框架及常用Python库。
第三章重点介绍BP神经网络的相关原理进论证过程,核心内容包括BP神经网络的预测模型和模型分析，最后给出相关代码。
第四章数据可视化的展示与分析。
第五章介绍城市环境空气质量的研究与应用。
第六章总结与展望。
第二章 数据挖掘概述
2.1数据挖掘简介
数据挖掘是一个很简单的过程，就是从海量的数据中获取我们目的信息的过程。其中获取到数据不是可以直接拿来用的，所以要对其进行一系列操作，如数据的预处理、数据清理、数据可视化等等，数据挖掘是大数据技术中的基础，也是数据的灵魂，数据挖掘与多门学科都息息相关，并通常运用于生活的诸多领域。如气象研究，商品销售等等方面。
数据挖掘在数学、建筑学、信息学、运筹学和工程学等科学领域都有涉及。此外,我们还会用到一些其他领域的知识，比如美学、神经系统学、城市建筑学等其他领域的相关内容。数据挖掘的涉猎范围非常广，通常在一些大型的项目中，数据挖掘常常会伴随着这些学科一起运用。对于数据挖掘来说，第一步是先要建立一个数据集，数据集主要有以下特征：
目 录
第1章 前言 V
1.1研究背景 V
1.2国内外研究现状 V
1.3研究目的及意义 V
1.3.1研究目的 V
1.3.2研究意义 VI
1.4全文组织结构 VI
第二章 数据挖掘概述 VII
2.1数据挖掘简介 VII
2.2数据挖掘的过程 VII
2.3数据挖掘常用的方法 VIII
2.4 Scrapy爬虫框架 IX
2.5数据挖掘常用Python库 X
第3章 BP神经网络算法简介 XI
3.1 BP神经网络基本原理 XI
3.2 BP算法的学习过程 XI
3.3训练BP神经网络及预测模型 XII
3.4模型分析 XVII
第四章 数据可视化的分析和展示 XXVI
4.1可视化的定义 XXVI
4.2可视化的工具 XXVI
*好棒文|www.hbsrm.com +Q: ^351916072#
4.2.1新型可视化工具 XXVII
4.3可视化技术 XXVIII
第五章 城市环境空气质量的研究与应用 XXX
5.1数据爬取 XXX
5.2数据的预处理 XXX
5.3数据建模 XXXI
5.4数据的可视化 XXXI
第六章 总结与展望 XXXIII
6.1总结 XXXIII
6.2展望 XXXIV
参考文献 XXXV
致谢 XXXVI
第1章 前言
1.1研究背景
生活中，我们会将空气质量状况的好坏程度与一个地区的发展产生联系，其优劣程度贴近居民的衣食住行。现如今引起了政府和大众的强烈注意，社会发展进程加快，废气的排放量增加，使得空气质量状况的形势越来越严峻。城市人口集中、建筑群高大不利于污染物的分散，这些因素都会阻碍人与自然的和谐发展，不利于人类的长期发展，可见保护环境，爱护环境迫在眉睫。
该设计的目的就是围绕PM10、PM2.5、CO、NO、NO2、SO2、的排放量来研究城市环境空气质量等级状况及计算出其AQI值，为以后的城市环境质量研究打下了基础，同时对居民的生活起到了良好的提醒作用，对治理环境污染提供了重要措施，也为以后的日常生活提供了良好的保障，不仅是对环境、资源起到了举足轻重的作用，而且对人口领域也有重大影响，具有丰厚的环境、社会和经济效益[1]。
1.2国内外研究现状
空气质量指数（AQI）是研究城市空气质量好坏的一个方面，数值大小与污染浓度呈正相关关系，其数值越大代表空气污染等级越高，反之亦是。空气质量指数的大小与空气中污染物的浓度水平有关。美国是最早提出污染标准指数的一个国家，它首先将影响污染的各种因素放在一起进行训练，然后给其规定数值，在数值公开后来规范、影响人们的生活。与此同时，美国也是最早提出污染标准指数和环境空气质量指数的一个国家，目的是想要加强公民对环境的爱护和保护意识，以身作则，加入到保护环境的这个大家庭当中。根据影响环境空气质量的因素，制定出提出爱护环境的措施。习主席 在十九大报告中反复强调爱护环境意识，倡导全民加入保护环境的大家庭，而空气质量作为环境的一部分，我们有必要对其进行深刻研究。身为社会青年，我们要积极响应党的号召，采取相应措施，爱护环境。
1.3研究目的及意义
1.3.1研究目的
空气质量状况的好坏可以用来作为衡量一个地区经济实力的指标。影响空气质量的因素可以涵盖到居民生活的方方面面，因此受到了大众的强烈关注[2]。现如今，全国有很多城市（包括重点和非重点城市）都实施了环境空气质量预报，并通过一些社交手段向公众发布[3]。影响城市环境空气质量状况的因素由很多，在这里我们主要讨论两个：污染源的释放情况及其地理位置的分布情况，除此之外，还有风速、风向、气流风向这些影响大气对污染物扩散能力的因素[45]。研究该课题，我们可以从源头上认识影响污染环境的因素，达到治理环境，保护空气质量的目的。
1.3.2研究意义
自十九大以来，人们的生活水准在不断地提高，对居住环境的要求越来越严苛，与此同时，环境污染也变得日趋严重。为了保证人们的生活质量，提供一个良好的居住环境，加深爱护环境的意识，所以有必要把对城市环境空气质量的分析纳入到日常研究中，因为一方面可以使居民的身心健康，提供一个健康舒适的生活环境，另一方面可以作为一个衡量城市发展的指标
1.4全文组织结构
本文共分为6章,文章的结构及各章内容如下:
第一章主要介绍及研究城市环境空气质量的国内外研究现状、课题背景、目的即意义,以及国内外研究现状。最后在结尾处给出本文的整体组织结构。
第二章简要介绍数据挖掘技术概述,其中包括python数据挖掘简介、Scrapy爬虫数据框架及常用Python库。
第三章重点介绍BP神经网络的相关原理进论证过程,核心内容包括BP神经网络的预测模型和模型分析，最后给出相关代码。
第四章数据可视化的展示与分析。
第五章介绍城市环境空气质量的研究与应用。
第六章总结与展望。
第二章 数据挖掘概述
2.1数据挖掘简介
数据挖掘是一个很简单的过程，就是从海量的数据中获取我们目的信息的过程。其中获取到数据不是可以直接拿来用的，所以要对其进行一系列操作，如数据的预处理、数据清理、数据可视化等等，数据挖掘是大数据技术中的基础，也是数据的灵魂，数据挖掘与多门学科都息息相关，并通常运用于生活的诸多领域。如气象研究，商品销售等等方面。
数据挖掘在数学、建筑学、信息学、运筹学和工程学等科学领域都有涉及。此外,我们还会用到一些其他领域的知识，比如美学、神经系统学、城市建筑学等其他领域的相关内容。数据挖掘的涉猎范围非常广，通常在一些大型的项目中，数据挖掘常常会伴随着这些学科一起运用。对于数据挖掘来说，第一步是先要建立一个数据集，数据集主要有以下特征：
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