机器学习的快速发展为空气质量的分析建模提供了新思路,利用机器学习方法解决该问题取得了较好的效果。这些方法通过分析挖掘过往数据的特征对未来或者无监测站地区的空气质量进行预测。然而,现有方法存在几个问题,包括无法有效提取时空特征、泛化性能不足以及数据稀疏等缺点。本文针对基于机器学习的空气质量预测算法存在的问题,提出若干解决方案。（1）提出基于卷积长短期记忆神经网络的空气质量预测方法。采用机器学习方法对空气质量浓度数据分析、跟踪以及预测以达到对空气质量监控的目的。首先,本文通过数据分析获取各个空气质量污染物之间的相关性。接着,针对传统的长短期记忆网络存在无法提取局部特征以及卷积神经网络无法处理时间序列的缺点,以长短期记忆为主体提取空气质量浓度的长期依赖性,并将长短期记忆中的全连接神经网络模块替换成卷积层以提取污染物之间的特征使其同时具备卷积神经网络以及长短期记忆的功能。实验结果表明,所提出的方法相比人工神经网络、卷积神经网络和长短期记忆具有更好的性能。（2）提出基于聚类神经网络和深度集成神经网络的空气质量预测方法。首先,针对以往的研究侧重模型选择而忽略空气质量变化原因,采用皮尔逊相关系数分析空气质量与预测因子的相关性并应用于聚类以提高神经网络的性能。进一步考虑空气质量长期依赖性以及单一模型容易导致过拟合现象。本文提出一种基于深度集成神经网络的空气质量预测方法,集成普通递归神经网络、长短期记忆和门控循环单元,并根据子模型在验证集上的性能动态调整权重以提高泛化性能。实验结果表明,相较于对比模型,所提出的聚类神经网络和深度集成神经网络具有更好的预测性能。（3）提出基于k近邻反距离加权插值和时分卷积门控循环单元网络的无监督的空气质量预测方法。首先,针对空气质量传感器高昂的成本,采取基于k近邻和反距离加权插值的方法对无监测站地区的空气质量进行预测。接着,针对空气质量存在的时空相关性,提出基于时分卷积门控循环单元的方法,以卷积神经网络捕捉空气质量分布的局部特征,时分技术保存了历史数据信息以便门控循环单元提取时间特征。然后,通过虚化的方式,轮流对所提出模型进行训练以达到验证插值性能的目的。实验结果表明,所提出的方法能够有效监测无监督地区的空气质量浓度。