结合气象要素的时空差异性，使用至少两种时间序列分析方法建立统计模型，分别对三个城市2024年1月1日至2024年5月31日的AQI进行预测，并将预测值与实际观测到的AQI数据进行对比分析，以评估不同模型的预测性能。分析以及R语言相关代码

结合气象要素如温度、湿度、风速等与空气质量指数(AQI)的关系，我们可以采用时间序列分析中的两种常见方法进行预测：

1. **自回归移动平均模型 (ARIMA)**: ARIMA是一种基于历史数据趋势和季节性的预测模型，通过调整自回归项(p)、差分阶数(d)和移动平均项(q)来捕捉数据的周期性和趋势变化。

R语言代码示例：

   library(forecast)
   data <- read.csv("aqi_data.csv") # 假设csv文件里包含时间序列数据和气象变量
   aqi_ts <- ts(data$aqi, start = c(2024, 1), frequency = 365) # 划分时间序列
   arima_model <- auto.arima(aqi_ts)
   forecast_values <- forecast(arima_model, h = length(data$date)) # 预测未来AQI

2. **长短期记忆网络 (LSTM)**: LSTM是深度学习的一种，特别适合处理时间序列数据，尤其是存在长期依赖的数据。它可以自动提取特征并学习复杂的非线性模式。

R语言库可以使用`keras`或`tensorflow`配合`timetk`包：

   library(keras)
   model <- keras_model_sequential() %>%
     layer_lstm(units = 50, input_shape = c(1, 7), return_sequences = TRUE) %>%
     layer_lstm(units = 50) %>%
     layer_dense(units = 1)
   model %>% compile(loss = 'mean_squared_error', optimizer = 'adam')
   history <- model %>% fit(x = scaled_data, y = scaled_aqi, epochs = 50, validation_split = 0.2)
   forecast_LSTM <- predict(model, newdata = unscaled_test_data)