针对空气质量指数预测问题，如何使用融合前馈神经网络，卷积神经网络，循环神经网络设计模型，包括过去历史信息，不同区域信息相关，有周期性

对于空气质量指数预测问题，可以使用混合模型，即融合前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络来设计模型。其中，前馈神经网络可以用于处理历史信息，卷积神经网络可以用于处理不同区域信息相关，循环神经网络可以用于处理周期性。

具体地，可以按照以下步骤进行：

1. 数据预处理：将历史空气质量指数数据进行归一化处理，同时将其以滑动窗口的方式进行切分，每个窗口包含过去若干个时刻的数据。

2. 前馈神经网络设计：将归一化后的数据输入前馈神经网络中，通过多层神经元的计算，得到历史信息的特征表示。

3. 卷积神经网络设计：将归一化后的数据按照区域进行划分，将不同区域的数据输入到对应的卷积神经网络中，通过卷积和池化操作，得到不同区域信息的特征表示。

4. 循环神经网络设计：将归一化后的数据按照时间周期进行划分，将每个周期内的数据输入到循环神经网络中，通过循环计算，得到周期性信息的特征表示。

5. 特征融合：将前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络得到的特征表示进行融合，得到综合特征表示。

6. 输出层设计：将综合特征表示输入到输出层中，通过反向传播算法进行参数优化，得到最终的空气质量指数预测结果。

需要注意的是，模型的设计和调试需要一定的经验和技巧，具体的参数设置和网络结构也需要根据实际情况进行调整。