随着我国的现代化建设发展,大气污染问题日益严重,引起了公众的广泛关注。而准确预测污染物浓度的变化规律,有助于国家制定相关政策,改善空气质量。与传统的气象学预测方法相比,基于深度学习的污染物预测方法无须涉及复杂的气象学知识且通用性较强。因此,有必要研究并实现相关技术。针对上述问题,本文使用了 Py thon、MySQL、Keras、数理统计、神经网络等技术,实现了多种特定区域污染物浓度的单步预测和多步预测研究,并建立了相关模型。本文针对单步预测模型,改进了其预测方法并提高了预测的准确度;针对多步预测模型设计并实现了多种新的预测方法,完成了模型的测试和对比工作。本文首先介绍了研究背景与课题内容,之后简单介绍了课题中使用的主要相关技术。为完成研究任务并展示研究成果,经过需求分析和概要设计,实现了一个特定区域污染物浓度预测系统。该系统包括数据采集模块,数据存储模块,模型设计模块和数据展示模块,本文详细介绍了各模块的设计细节、实现逻辑以及模块之间的交互关系。其次,本文详细介绍了模型结构和算法。对于单步预测模型,本文在前人研究基础上实现了通过多点原始数据预测一点的污染物数据,研究并实现了共计五种算法模型,分别为两种基于数理统计的模型和三种基于神经网络的模型。对于多步预测模型,本文设计了两种预测思路,建立了相关算法模型,分别为基于机器学习的模型和基于向量匹配的模型。文章详细介绍了各模型结构和算法原理,给出了研究结论和原理分析。最后,本文描述了模型的评价工作。文中通过多个对比实验测试了各预测模型,展示了量化指标和预测图像,测试数据有效论证了课题结论。文章结尾总结了课题的成果和不足,指出了进一步的研究方向。