空气质量PM10浓度预测数据集-小时级-空气质量监测站-时间序列-数据挑战赛
数据来源：互联网公开数据
标签：空气质量,PM10,预测,时间序列,机器学习,数据挑战,环境科学,大气污染
数据概述：
本数据集旨在用于预测或插补空气质量监测站点的PM10（细颗粒物）浓度值。 数据集包含每小时的测量数据，但由于设备故障，部分时间点的数据可能存在缺失。 训练集提供了用于建立预测模型的历史数据，而测试集包含了训练集时间范围内的随机实例，其中部分PM10值需要根据训练集中的模式和特征进行估计。 数据集除了PM10值之外，还可能包含其他测量值以及滞后数据，用于辅助PM10值的预测。
数据用途概述：
该数据集主要用于数据科学竞赛，旨在测试参赛者预测和插补PM10测量值的技能。 此外，数据集也可用于环境科学研究，用于空气质量建模、污染源分析、时间序列预测等。 机器学习工程师和数据科学家可以使用该数据集进行模型训练和评估，探索不同的预测算法和特征工程方法，以提高PM10浓度预测的准确性。
