（python源码）基于CNN的PM2.5预测算法实现

基于CNN（卷积神经网络）的PM2.5预测算法是一种利用深度学习技术进行空气质量预测的方法。PM2.5是大气中直径小于或等于2.5微米的颗粒物，其浓度高低直接关系到人们的健康和环境质量。下面将详细介绍基于CNN的PM2.5预测算法。 算法原理 基于CNN的PM2.5预测算法主要利用了CNN在图像处理和特征提取方面的优势。虽然PM2.5数据本身不是图像数据，但我们可以将其视为一种时间序列数据，并将其转化为CNN可以处理的格式。CNN通过多层卷积、激活和池化操作，从原始数据中自动提取出与PM2.5浓度预测相关的特征，并构建出高精度的预测模型。