1. 研究目的与意义
近年来，随着我国经济和工业的迅速发展，因工业生产、煤炭燃烧和汽车尾气等排放到空气中的污染物也越来越多，由此导致的环境问题也日渐严重，从而引起了国家的高度重视，在推进生态文明建设的大背景下，环保日渐受到公众关注。加紧建设空气质量预报预警体系，提升空气质量监测预警能力，开展环境空气质量预报工作是保障及时妥善应对重污染天气的重要技术手段，对区域大气污染联防联控也具有指导意义。
为了更准确的预报空气质量，加强空气污染生态环境保护意识，对空气质量预报展开研究。目前主流的混合深度学习模型由CNN和LSTM组成，可以有效提取出训练数据的时空特征，在此基础之上，本文考虑到站点之间的空间相关性，基于相关聚类算法划分区域内其他站点的历史数据，充分发挥发挥出CNN-LSTM模型提取污染物时空变化规律这一特性，有效提高空气质量的预报精度。
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2. 研究内容和问题
基本内容：
本课题主要完成对空气质量预报结果进行分析研究，主要有以下几个内容：
1.监测站点与空气质量数据的获取
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3. 设计方案和技术路线
初期：
1、文献查阅
2、需求分析、可行性分析
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4. 研究的条件和基础
软件：
1)操作系统：Windows10 操作系统
2)开发平台：JupyterNotebook
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