空气质量多变量时间序列预测数据集AirQualityMultivariateTimeSeriesPrediction-quangtruongluong

数据来源：互联网公开数据

标签：空气质量, 时间序列分析, 污染, 预测, 机器学习, 气象数据, 数据挖掘, 深度学习

数据概述：该数据集包含来自公开渠道的空气质量监测数据，记录了不同时间段内的空气污染物浓度以及相关的气象指标。主要特征如下：时间跨度：数据记录的时间范围为2010年到2014年。地理范围：数据未明确标注具体地理位置，但可推测为城市或区域的空气质量监测数据。数据维度：数据集包括多个维度的数据，主要变量有：日期(date)，污染物的浓度(pollution)，露点温度(dew)，温度(temp)，气压(press)，风向(wnd_dir)，风速(wnd_spd)，降雪量(snow)，降雨量(rain)。数据格式：数据以CSV格式提供，文件名为LSTM-Multivariate_pollution.csv，便于数据处理和分析。来源信息：数据来源于公开的空气质量监测站，已进行原始数据的收集整理。该数据集适合用于时间序列分析、空气质量预测和数据建模。

数据用途概述：该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：研究与分析：适用于环境科学、气象学、数据科学等领域的研究，如空气质量预测模型构建、污染物浓度变化趋势分析等。行业应用：可以为环保部门、城市规划部门提供数据支持，特别是在空气质量预警、污染源分析、城市环境治理等方面。决策支持：支持相关部门进行空气质量管理和决策，优化城市环境治理策略。教育和培训：作为时间序列分析、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解空气质量预测模型。此数据集特别适合用于探索空气污染物浓度与气象因素之间的关系，帮助用户实现空气质量的预测，为城市环境管理提供数据支持。