1. 本选题研究的目的及意义
随着工业化和城市化的快速发展，空气污染问题日益严峻，其中PM2.5作为主要污染物之一，对人体健康和生态环境造成严重危害。
本选题旨在利用机器学习算法对UCIPM2.5数据集进行深入分析，构建高精度的PM2.5浓度预测模型，为环境监测和污染防治提供科学依据。
1. 研究目的
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，国内外学者在PM2.5浓度预测方面开展了大量研究，并取得了一系列成果。
1. 国内研究现状
国内学者在PM2.5浓度预测方面展开了广泛的研究，主要集中在以下几个方面：
预测模型研究:国内学者探索了多种机器学习算法在PM2.5浓度预测中的应用，如线性回归、支持向量机、随机森林等。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
数据收集与预处理:收集UCIPM2.5数据集，并进行数据清洗、缺失值处理、异常值处理等预处理操作，确保数据的准确性和完整性。
特征工程:对预处理后的数据进行特征提取和选择，构建合理的特征集，为模型训练提供高质量的输入数据。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤：
1.数据收集与预处理:从UCI机器学习库获取PM2.5数据集，对数据进行清洗、缺失值填充、异常值处理等预处理操作，确保数据的准确性和完整性。
2.特征工程:分析数据集中的各个特征与PM2.5浓度的相关性，进行特征选择和特征提取，构建合理的特征集。
3.模型构建与训练:选择合适的机器学习算法，如线性回归、支持向量机、随机森林等，构建PM2.5浓度预测模型。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：
多模型比较:将多种机器学习算法应用于PM2.5浓度预测，并对不同模型的预测性能进行比较分析，为PM2.5浓度预测模型的选择提供参考。
特征工程优化:针对UCIPM2.5数据集的特点，进行特征工程优化，提取更有效的特征，提高模型的预测精度。
结果可视化分析:对模型预测结果进行可视化展示，并对结果进行深入分析，解释模型预测结果的合理性，以及分析不同特征对PM2.5浓度的影响，为PM2.5污染防治提供参考。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 陈超,李华,王式功,等.基于深度学习的PM_(2.5)浓度预测研究进展[J].环境科学学报,2020,40(05):1861-1871.
2. 薛志钢,李想,王宏,等.基于深度学习的PM_(2.5)浓度预测模型[J].环境工程,2021,39(12):140-147.
3. 张文君,张宏斌,郭庆荣,等.基于深度学习的PM_(2.5)浓度预测方法综述[J].计算机科学,2022,49(07):1-14.
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