基于卷积高斯过程的中国城市空气质量分析文献综述

空气质量是影响居民健康和城市可持续发展的重要因素。

近年来，中国城市空气污染问题日益突出，对空气质量进行准确分析和预测，对于环境治理和居民健康保障具有重要意义。

传统的空气质量分析方法难以充分捕捉复杂时空数据中的非线性关系和不确定性。

卷积高斯过程（ConvolutionalGaussianProcesses,CGP）作为一种先进的机器学习方法，能够有效地处理时空数据，并具有良好的可解释性和不确定性量化能力，为城市空气质量分析提供了新的思路和方法。

本文首先介绍了卷积高斯过程的基本理论，阐述了其在处理时空数据方面的优势。

其次，回顾了国内外利用机器学习方法进行空气质量分析的研究现状，并重点总结了卷积高斯过程在空气质量分析中的应用。

然后，本文详细介绍了基于卷积高斯过程的中国城市空气质量分析方法，包括数据预处理、模型构建、参数优化和预测评估等方面。

最后，对卷积高斯过程在空气质量分析中的应用前景进行了展望，并指出了未来研究方向。

关键词：空气质量；卷积高斯过程；机器学习；时空分析；不确定性量化

#1.1空气质量空气质量是指空气中污染物的浓度水平，以及这些污染物对人体健康、生态系统和环境造成的危害程度。