基于深度学习的城市空气质量预测模型研究

摘要

城市空气质量问题日益严重，已成为制约城市可持续发展的重要因素。针对传统方法在处理非线性、时序性和高维数据方面存在的不足，本文基于深度学习技术，设计并构建城市空气质量预测模型，从多源数据出发，结合空气污染物浓度、气象条件与时间因素，通过循环神经网络、卷积神经网络等结构开展实验研究，分析各类模型的预测性能与适用场景。研究表明，深度学习模型在短期预测精度、长期趋势判定及模型泛化能力方面具有显著优势，可为城市环保监管、公众健康预警与大气治理政策制定提供有效支撑。