基于机器学习的空气质量分类预测研究

空气质量分类预测是指根据一些空气质量指标，如PM2.5、PM10、O3、SO2等，预测未来一段时间内的空气质量等级，如优、良、轻度污染、中度污染、重度污染等。基于机器学习的空气质量分类预测研究通常会采用历史空气质量数据作为训练集，建立机器学习模型，然后使用该模型对未来的空气质量进行预测。常见的机器学习算法包括决策树、支持向量机、神经网络、随机森林等。此外，还可以采用深度学习模型进行空气质量预测，如基于卷积神经网络（CNN）的空气质量预测模型等。