aqi指數的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列股價、配息、目標價等股票新聞資訊

環境氣象學

為了解決aqi指數的問題，作者陳康興 這樣論述：

　　無雲不成雨，無風不起浪。水氣在大氣中所占的成分不多，但是露、霧、雲、雨、雪皆生之於水，又歸於水，這是如何演變及影響天氣？而大氣穩定度及大氣邊界層如何影響雲的發展及天氣？風又是因何而生？高空風和地面風有何不同，在天氣圖中是如何呈現的？ 　　氣象的源頭是什麼？大氣環流如何影響全球的氣候？信風、季風和局部風有何異同？低壓氣旋和高壓反氣旋是如何生成的，如何影響天氣和空氣品質？ 　　主控全球及區域的氣團和鋒面，如何隨季節的變化而消長並影響天氣？又與雷雨、龍捲風、中緯度氣旋及颱風有何關聯？ 　　天氣和氣候有甚麼不同，如何劃分全球的氣候帶？ 　　本書以平易通順的文詞，科學的解說，搭

配精美的插圖，闡述這些原因和機制，最後一章解說氣象因子如何影響空氣品質。  

aqi指數進入發燒排行的影片

基於時空圖卷積網路之空氣品質預測

為了解決aqi指數的問題，作者林渠凱 這樣論述：

近年來，由於人類肆意破壞自然，如燃燒大量化石燃料發電，或砍伐大量樹木造紙，這些行為已導致空氣品質逐漸惡化。而對於剛出生的嬰兒、年邁的老人或是敏感族群，空氣品質的好壞更是重要，除了這些族群外，每個人在一生中也都得承受這些外在環境所帶來的隱藏風險。 因此，本文希望能找一有效的評估模型來預測空氣汙染，以降低環境對人類所造成的隱藏風險並有效的達到防範效果。為了達成此一目標，我們希望所建構的模型能夠同時考慮到時間以及空間的關聯性，所以，我們結合了圖卷積網路以及時間卷積網路，利用圖卷積網路去學習每個觀測站和觀測站之間複雜的拓樸結構，以及使用時間卷積網路去學習歷史數據的變化。最終，我們的模型

將用於預測未來時間點的空氣品質指標(AQI)。 本文使用中華民國環保署環境資料開放平台所提供的數據作為我們的資料集，此資料集提供25個觀測值資料，例如：影響AQI指數的汙染物指標以及氣象等。我們取其中六個項目，分別為:測站名稱、測站所在縣市、空氣品質指標、資料發布時間、經度以及緯度作為我們實驗數據集。首先，我們將不必要的資料進行刪除並取出歷史空氣品質指標(AQI)進行資料前處理。接著，我們提出結合GCN以及TCN的模型，透過觀測站點的經緯度以及每小時各觀察站所測量到的歷史空氣品質指標(AQI)去預測未來時間點的空氣品質指標。最後，我們對預測出來的空氣品質指標進行分類及提供對應防範空氣汙染

的準則給人們。 研究結果顯示，我們的模型預測分析在使用二月到七月的數據上有較好的預測結果。透過我們的模型進行預測，民眾可以事先知道未來空氣品質的起伏狀況，以便做好相對應的防護措施。

Flag’s 創客‧自造者工作坊 療癒系迷你紅綠燈

為了解決aqi指數的問題，作者施威銘研究室 這樣論述：

　　→ 如果, 生活中每天看到的紅綠燈、小綠人, 變成可愛的桌上小物？ 　　→ 看著奔跑的小綠人, 原來我們可以從中學習程式？ 　　→ 我也可以設計出專屬於自己的 DIY 作品？ 　　【衝阿！跟著小綠人一起跑跑跑！】 　　本套件的紅綠燈, 就是參考我們日常生活中的紅綠燈、行人專用號誌來做外型的設計, 紅綠燈的『紅燈停、綠燈行』再加上努力奔跑的行人專用號誌小綠人, 就像把紅綠燈搬到自己桌上。 　　當你將迷你紅綠燈放在桌上時, 只要看著小綠人不斷的往前走,時間開始倒數, 紅綠燈號誌開始變換顏色, 就會有一種想繼續看下去的衝動呢！ 　　我們還可以自由的控制紅綠燈, 讓你的世界充滿暢行無阻

的綠燈。當你看慣紅燈停和綠燈行, 還可以自由的控制紅綠燈的時間與燈光的效果, 讓你可以夢幻的呼吸燈來變換燈號, 呈現豐富的顏色變化; 除了正常的紅綠燈功能, 還可以將整個迷你紅綠燈變成一個個人的小小氣象站, 以顏色顯示空氣汙染指數、以數字顯示目前的平均溫度、以圖案顯示未來的降雨機率, 結合多個功能, 迷你紅綠燈就轉變成您生活中的氣象小助理呢！ 　　以上的這一些，都可以透過撰寫程式客製化，看到『寫程式』別緊張，我們準備了 Flag's Block 圖形化積木式環境，只要用滑鼠拖放組合積木就可以完成各種變化。在搭配實驗手冊的多個實驗範例，從概念、原理、到實際動手，帶著你了解怎麼用積木寫程式控制顯

示效果。 　　本產品除實驗手冊外，實驗過程中有任何問題或是建議都可以在 Facebook 粉絲專頁《旗標創客‧自造者工作坊》中留言，即有專人為您服務。 　　本產品 Windows / Mac 皆適用 本書特色 　　◎自己的紅綠燈自己組, 組裝成功馬上玩 　　◎看著小綠人跑啊跑, 跟它一起向前衝 　　◎紅綠燈時間隨你控, 通行停止由你決定 　　◎雙位數字倒數計時, 時間管理更加有趣 　　◎紅綠燈客製化, 酷炫燈光由你設計 　　◎小綠人變動畫產生器, 秀愛心、文字跑馬燈都沒問題 　　◎紅綠燈變成空污警報燈, 空氣是否良好一眼就知 　　◎小綠人變身太陽、飄雨、雲朵動畫氣象預報站 　　◎圖形化

簡易程式環境, 想要紅綠燈秀什麼滑鼠拖拉自己動手做 　　組裝產品料件: 　　D1 mini 相容控制板 × 1 片 　　Micro-USB 傳輸線 × 1 條 　　10cm 母對母杜邦線 × 1 排 　　20cm 公對母杜邦線 × 1 排 　　麵包板（顏色隨機） × 1 片 　　排針 × 1 排 　　條燈 × 3 顆 　　燈罩 × 3 個 　　8×8 LED 雙色矩陣 × 1 個 　　2 位七段顯示模組 × 1個 　　白色橡皮筋 × 5 條 　　外觀紙板 × 1 組

機器學習應用於PM2.5預測模式建立之研究：以臺灣中部區域為例

為了解決aqi指數的問題，作者高瑋隆 這樣論述：

近年來，因為空氣所導致呼吸道疾病的例子增多，國人對於空氣空質的關注也逐漸提高，行政院環境保護署也為此訂定了AQI指數，能讓民眾能提早應對。而AQI指數中，PM2.5是其中一重要指標，若能使用機器學習提早並精準預測，就能帶給當地居民更充分的預防準備。　　機器學習是人工智慧中的一個分支，其目的之一是希望能從廣大的資料中做分析，並利用演算法對未知的資料做迴歸(regression)或分類(classification)的預測。　　本研究的研究地點為臺中沙鹿以及雲林麥寮區域，本研究使用的資料為行政院環境保護署的空氣品質監測網監測資料(臺中沙鹿2005-2019、雲林麥寮2014-2019)，並使用相

關係數和主成分分析兩種方式對輸入資料做篩選。　　研究中使用多層感知機(Multilayer Perceptron)與長短期記憶模型(LSTM)在預測1、3、6、12小時後目標地點的PM2.5值，並評估不同的方法所能應用的範圍。　　研究結果顯示在篩選資料輸入的部分，使用不同機器學習法，其適合的篩選方法不儘相同；在模式預測結果部分，使用長短期記憶模型(LSTM)的預測精準度較多層感知機更好；在模式地點部分，雲林麥寮的預測相對誤差(rRMSE)表現較臺中沙鹿更佳；整體預測系統方面，在預測未來1小時的情形下，臺中沙鹿和雲林麥寮地區的正確率可達60%左右；實際應用上，3小時以內的PM2.5濃度可以有很好

的預測能力。