基于UCI PM2.5数据集的机器学习算法研究文献综述

近年来，随着工业化和城市化的快速发展，空气污染问题日益突出，其中PM2.5作为主要污染物之一，对人类健康和生态环境造成了严重威胁。

准确预测PM2.5浓度变化趋势，对于及时采取有效措施、改善空气质量、保障公众健康具有重要意义。

UCIPM2.5数据集是进行PM2.5浓度预测研究的重要数据资源，而机器学习算法为构建高精度预测模型提供了有效途径。

本文首先介绍了PM2.5、UCIPM2.5数据集以及机器学习算法的基本概念，然后对基于UCIPM2.5数据集的机器学习算法研究现状进行了综述，重点从数据预处理、特征工程、模型构建和性能评估等方面进行了分析和比较，最后总结了现有研究的不足和未来发展趋势。

关键词：PM2.5；UCIPM2.5数据集；机器学习；空气质量预测

##1.1PM2.5PM2.5是指环境空气中空气动力学当量直径小于等于2.5微米的颗粒物，也称为细颗粒物。

PM2.5粒径小，富含大量的有毒、有害物质，易于在空气中长期存在并进行长距离传输，且能够被人体呼吸系统吸入，直接进入肺泡，甚至进入血液循环，对人体健康和生态环境造成严重危害。

##1.2UCIPM2.5数据集UCIPM2.5数据集是一个公开的空气质量数据集，由加州大学欧文分校（UCI）机器学习存储库提供。

该数据集包含了2010年至2014年期间，美国驻北京大使馆每小时监测的PM2.5浓度、气象参数以及其他污染物浓度等数据，是进行PM2.5浓度预测研究的重要数据资源。

##1.3机器学习算法机器学习算法是人工智能的核心，其旨在使计算机能够从数据中自动学习规律，并利用学习到的规律对未知数据进行预测或判断。