基于深层网络的PM2.5预测研究文献综述

PM2.5作为主要的大气污染物之一，对人类健康和生态环境造成严重危害，对其浓度进行准确预测对于环境污染防治和公众健康至关重要。

传统的PM2.5预测方法难以捕捉复杂的气象条件和污染物排放之间的非线性关系，预测精度有限。

近年来，深度学习技术在处理非线性、高维数据方面展现出巨大潜力，为PM2.5预测提供了新的思路。

本文首先介绍了PM2.5的相关概念、危害以及影响因素，接着综述了国内外基于深度学习的PM2.5预测研究现状，详细介绍了常用的深度学习模型，包括循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、卷积神经网络（CNN）以及它们的混合模型，并对不同模型的优缺点和适用场景进行了比较分析。

此外，本文还归纳了深度学习在PM2.5预测中的主要研究方法，包括数据预处理、特征工程、模型构建和评估等方面，并对现有研究的不足和未来发展趋势进行了展望。

关键词：PM2.5；深度学习；预测；文献综述；空气质量

##1.1PM2.5的定义及危害
PM2.5是指环境空气中空气动力学当量直径小于等于2.5微米的颗粒物，也被称为细颗粒物。

PM2.5粒径小，富含大量的有毒、有害物质，且在大气中的停留时间长、传输距离远，能够进入人体呼吸系统甚至血液循环系统，对人体健康和生态环境造成严重危害。

##1.2影响PM2.5浓度的主要因素
PM2.5的来源广泛，既包括自然源，也包括人为源。

影响PM2.5浓度的因素复杂多样，主要包括以下几个方面：
气象条件:气温、湿度、风速、风向、降水等气象因素都会对PM2.5的浓度产生影响。