随着科学技术的不断发展,城市化的快速推进,空气污染的问题日益严重。空气污染会严重危害动植物和人体的健康,也会显著影响到天气和气候,从而限制了很多发展中国家甚至发达国家的发展。对空气质量有效准确的预测,有利于人们关注和预防空气污染造成的健康问题并采取相应的措施,也便于政府及时采取相应的决策遏制和治理空气污染。因此,对空气质量指数预测的研究显得尤为重要。本文深入分析了当前空气质量指数预测方式的优劣,针对传统方法空气质量指数预测精确度不高的问题,决定采用深度学习、深度强化学习技术进行空气质量指数预测的相关研究。本文旨在研究面向空气质量指数预测的基于深度学习和深度强化学习方法的空气质量指数预测问题,并以国内主要城市的空气质量指数预报为背景,目的是提高空气质量指数统计预报方法的精确度和准确度。首先,针对传统空气质量预测方式的预测精度不高、领域知识门槛过高的弊端,本文提出了一种面向空气质量指数预测的长短期记忆网络和卷积神经网络的集成模型,该模型通过串联机制将长短期记忆网络和卷积神经网络有机结合,最大发挥了长短期记忆网络对时间序列预测的优势和卷积神经网络对局部特征识别的优势。经过大量实验设计与分析,验证了该模型的有效性。其次,针对传统空气质量预测领域的深度学习模型对于极端值预测较差的缺陷,本文提出了一种面向空气质量指数等级预测的深度强化学习模型。通过对空气质量指数等级预测进行强化学习过程建模,并利用深度强化学习中的Double Deep Q-Learning算法构建了一种空气质量指数等级分类模型。该模型开创性地将深度强化学习的相关技术运用在空气质量指数预测领域,取得了一些明显的效果。最后,为了更加有效地提高本文提出的面向空气质量指数预测模型的精确度,将面向空气质量指数预测的长短期记忆网络和卷积神经网络的串联模型和面向空气质量指数等级预测的深度强化学习模型进行集成学习,结合深度神经网络的学习策略,构成新的集成模型,该模型取得了更好的预测效果。