基于改进集成学习算法的空气质量预测：离线与在线的深度融合

一、引言

1.1研究背景与意义

1.1.1空气质量问题的严峻性

随着全球工业化和城市化进程的加速，空气质量问题日益严峻，成为威胁人类生存与发展的重大挑战。空气污染对人类健康、生态环境和社会经济造成了全方位、深层次的严重影响。

从对人类健康的危害来看，空气中的污染物种类繁多，细颗粒物（PM2.5）、可吸入颗粒物（PM10）、二氧化硫（SO?）、氮氧化物（NOx）、一氧化碳（CO）和臭氧（O?）等对人体呼吸系统、心血管系统、神经系统等造成损害。PM2.5能够深入肺部并沉积在呼吸道和肺泡中，引发咳嗽、气喘、呼吸困难等症状，长期暴露在高浓