利用数学公式构建 PM2.5 浓度多步预测模型（Excel 实践）

本文介绍使用 PM2.5=a0+a1降雨量+a2大气压+a3*气温 公式构建 PM2.5 浓度多步预测模型，并使用均方根误差（RMSE）评估 3 步、5 步、7 步、12 步预测效果。以下提供详细的 Excel 操作步骤，帮助您用 Excel 解决 PM2.5 浓度预测问题。

1. 收集数据并整理成表格形式，包括 PM2.5 浓度、降雨量、大气压、气温等因素的数据。
2. 在表格中 新增一列，用于存储预测值。
3. 在表格中 新增一行，用于存储待预测的未来时间点的数据。
4. 选取一定长度的历史数据，用于构建模型，可以使用线性回归等方法求得系数 a0、a1、a2、a3。
5. 利用求得的系数，按照公式 PM2.5=a0+a1降雨量+a2大气压+a3*气温 计算出预测值，并填入预测值列中。
6. 用 RMSE 对多步预测的效果进行评估，分别计算 3 步、5 步、7 步、12 步的预测误差。
7. 根据评估结果，调整模型参数或者增加更多数据，重新计算预测值和 RMSE。

在 Excel 中实现以上步骤，可以按照以下具体操作：

1. 将数据整理成表格形式，并使用公式计算预测值。可使用 Excel 自带的‘数据分析’功能中的‘回归’功能求得系数，也可以自己编写公式计算。
2. 使用 Excel 自带的‘预测’功能对未来时间点的数据进行预测，将预测值填入预测值列中。
3. 计算预测误差，可使用 Excel 自带的‘平方和’、‘均值’、‘平方根’等函数计算。将计算结果填入评估列中，方便查看每一步的评估结果。
4. 根据评估结果调整模型参数或者增加更多数据，重新计算预测值和 RMSE，直到达到预期的预测效果为止。

希望以上步骤能帮助您构建 PM2.5 浓度预测模型并进行评估。如果您需要更详细的教程或示例，请随时留言。