深度学习时间序列预测：使用卷积神经网络构建单变量时间序列预测模型预测空气质量

深度学习时间序列预测：使用卷积神经网络构建单变量时间序列预测模型预测空气质量

时间序列预测是一项重要的任务，在许多领域中都有广泛的应用。其中，预测空气质量是一个具有挑战性的问题，因为空气质量受到多种因素的影响，并且具有时空相关性。在本篇文章中，我们将介绍如何使用深度学习中的卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）来构建一个单变量时间序列预测模型，以预测空气质量。

首先，我们需要准备数据集。可以从相关机构或网站获取历史空气质量数据，该数据应包含日期和空气质量指数（Air Quality Index，AQI）。在本例中，我们使用一个虚构的数据集作为示例。数据集的格式如下：

日期, AQI
2019-01-01, 80
2019-01-02, 90
2019-01-03, 70
...

接下来，我们将使用Python进行代码实现。首先，我们需要导入所需的库和模块：

import pandas as pd
import numpy as np
from tensorflow.keras