本项目旨在通过Python编程语言和LSTM（长短时记忆）神经网络，构建一个空气质量监测与预测系统。该系统能够实时收集和分析空气中的污染物数据，如PM2.5、PM10、SO2等，并利用LSTM模型对未来空气质量进行预测。此项目对于环境保护和公共卫生具有重要意义。
代码已经过严格测试，运行稳定可靠，可作为计算机科学相关专业的教学和实践资源。无论是学生、教师还是企业员工，都能从中受益。此外，该项目还可作为毕业设计、课程设计、课程作业和项目初期演示的有力支持。
技术层面，项目融合了深度学习、数据处理和可视化等多种技术，展示了Python在解决实际问题中的强大能力。
