1. 研究目的与意义
(1) 背景 随着中国经济的快速发展和城市化进程的加速，空气污染成为了中国面临的严重环境问题之一。大气污染不仅对人类健康产生了直接的危害，也对经济发展和社会稳定带来了负面影响。因此，对大气污染指数的预测成为了一项重要的研究课题。
大气污染指数（AQI）是衡量空气污染程度的指标。它包括多种污染物，如颗粒物、二氧化硫、一氧化碳、臭氧等。中国的AQI普遍偏高，尤其是在一些大城市和工业化地区。这与中国的经济发展和城市化进程密切相关。中国近年来一直在实行经济转型升级和工业结构优化，但仍存在一些污染产业和高耗能、高排放的企业。同时，城市化进程也加剧了人口密度和交通拥堵，增加了空气污染的来源和难度。
因此，预测大气污染指数成为了对应治理空气污染的重要手段之一。预测大气污染指数可以帮助政府和公众及时了解污染状况，采取有效措施进行治理和减排。同时，大气污染指数预测也可以为公众提供有关空气质量的信息，引导他们选择合适的出行方式和保护措施，从而降低其健康风险。
2. 研究内容和预期目标
(1) 研究内容
1. 学习支持向量机或其他的线性预测算法。
2. 学习API接口的设计。
3. 研究的方法与步骤
(1)进行数据收集和清洗；
(2)建立线性预测模型；
(3)开发Web应用程序，实现数据的可视化；
4. 参考文献
[1] [法]Aurlien Gron.机器学习实战 基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow[M].宋能辉,等,译.机械工业出版社,2020
[2]王松.SpringBoot Vue全栈开发实战[M].清华大学出版社,2019
[3]何宇健.Python与机器学习实战：决策树、集成学习、支持向量机与神经网络算法详解及编程实现[M].电子工业出版社,2017
5. 计划与进度安排
(1) 2024.01.16 ---- 2024.02.28 查阅资料，撰写开题报告，翻译英文资料
(2) 2024.03.01 ---- 2024.03.07 完成线性模型的预测
(3) 2024.03.08 ---- 2024.03.15 优化预测模型
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