深度学习时间序列预测：使用CNN算法预测PM2.5空气质量

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/HackSquad/article/details/132220419

本文介绍了使用卷积神经网络（CNN）进行PM2.5空气质量预测的方法。通过预处理数据，构建包含卷积层、池化层和Dropout层的Keras模型，对UCI Air Quality Data Set进行训练和测试，最终实现时间序列预测，有助于环境保护和健康管理。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

深度学习时间序列预测：使用CNN算法预测PM2.5空气质量

随着人们对空气环境的关注度越来越高，PM2.5空气质量的预测问题变得越来越重要。在这篇文章中，我们将探讨如何使用卷积神经网络（CNN）算法构建单变量时间序列预测模型，并以预测PM2.5空气质量为例进行代码实战。

首先，我们需要准备数据集。在本示例中，我们使用了UCI Machine Learning Repository上的Air Quality Data Set中的数据。由于我们只使用了PM2.5的数据，因此可以将其他变量从数据集中删除。在处理数据之前，我们需要对其进行预处理，包括填充缺失值、归一化等。

接下来，我们将数据集分成训练集和测试集。在本示例中，我们使用70% 的数据作为训练集，30% 的数据用于测试。

我们将使用Keras API 来编写CNN模型。首先创建一个Sequential模型，然后将卷积层、池化层、Dropout层和全连接层添加到模型中。

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv1D, MaxPooling1D
from keras.layers import Dropout, Flatten, Dense

model = Sequential()

model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(n_steps, n_features)))
model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu'))
model.add(Dropo