近年来,人们越来越关注空气质量,因为它直接影响人们的健康和日常生活。有效的空气质量预测已成为研究的热点之一。在现代社会中,空气污染是一个重要的话题,因为这种污染严重影响人类健康和环境。在空气污染物中,颗粒物(PM2.5)由直径等于或小于2.5 μm的悬浮颗粒组成。PM2.5的来源可能是燃煤发电,烟雾或粉尘。空气中的这些悬浮颗粒会损害人体的呼吸系统和心血管系统,从而可能进一步导致其他疾病,例如哮喘,肺癌或心血管疾病。本文面临着许多挑战,例如数据源的不稳定性以及污染物浓度随时间序列的变化。针对这一问题,我们提出了一种基于深度学习的改进的空气质量预测方法,来预测下一个小时北京35个空气质量监测站的PM2.5浓度。本文我们通过创建一个能够预测PM2.5浓度的新框架来解决此问题,我们将创建一个深度学习模型,以监视和估计PM2.5浓度,将卷积神经网络(CNN)和长期短期记忆(LSTM)结合,并将其应用于PM2.5浓度的预测。为了比较每种算法的整体性能,本文在实验中采用了平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)、对称平均绝对百分比误差(SMAPE)三种测量指标。实验结果表明,与其他机器学习方法相比,本文提出的CNN-LSTM模型的预测精度最高。对于CNN-LSTM模型,本文还验证了其预测PM2.5浓度的可行性和实用。将来,这项研究也可以应用于预防和控制PM2.5。