如何使用Facebook的Prophet来预测空气质量

# 如何使用Facebook的Prophet来预测空气质量

## 引言

在当今数据驱动的世界中，预测空气质量已成为城市规划、公共健康和环境监测的重要课题。Facebook开源的Prophet时间序列预测工具，以其易用性和灵活性，成为处理此类问题的理想选择。本文将详细介绍如何利用Prophet预测空气质量，涵盖数据准备、模型构建、结果分析等关键步骤。

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## 1. Prophet简介

### 1.1 什么是Prophet？
Prophet是由Facebook核心数据科学团队开发的**开源预测工具**，专为业务时间序列设计，具有以下特点：
- 支持日、周、年季节性
- 自动处理缺失值和异常值
- 内置节假日效应建模
- 无需深厚统计学背景即可使用

### 1.2 为什么选择Prophet预测空气质量？
- 空气质量数据具有明显的**周期性**（如昼夜差异、季节变化）
- 能够融合**多变量**（如温度、湿度等气象数据）
- 提供**不确定性区间**，辅助决策判断

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## 2. 数据准备

### 2.1 数据获取
推荐数据源：
- 政府环境监测站（如中国生态环境部公开数据）
- 第三方平台（如AirVisual、OpenAQ）
- 本地传感器网络（需确保数据质量）

示例数据结构：
```csv
timestamp,pm25,pm10,temperature,humidity
2023-01-01 00:00,35,50,12,60
2023-01-01 01:00,38,55,11,62
...

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

df = pd.read_csv('air_quality.csv')
df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'])
df.set_index('timestamp', inplace=True)

# 处理缺失值
df = df.interpolate()

# 归一化（可选）
scaler = MinMaxScaler()
df[['pm25','temperature']] = scaler.fit_transform(df[['pm25','temperature']])

from prophet import Prophet

# 准备数据
prophet_df = df.reset_index()[['timestamp', 'pm25']]
prophet_df.columns = ['ds', 'y']

# 初始化模型
model = Prophet(
    seasonality_mode='multiplicative',
    yearly_seasonality=True,
    weekly_seasonality=True,
    daily_seasonality=True
)

# 添加额外回归量
model.add_regressor('temperature')
model.add_regressor('humidity')

# 拟合模型
model.fit(prophet_df)

future = model.make_future_dataframe(periods=24*7, freq='H')  # 预测未来7天
future = future.merge(df[['temperature','humidity']], left_on='ds', right_index=True)

forecast = model.predict(future)

fig = model.plot(forecast)
fig2 = model.plot_components(forecast)

from sklearn.metrics import mean_absolute_error
mae = mean_absolute_error(test_data['pm25'], forecast['yhat'][-len(test_data):])