1. 本选题研究的目的及意义
随着工业化和城市化的快速发展，空气污染问题日益严峻，其中PM2.5作为主要的大气污染物之一，对人类健康和生态环境造成严重威胁。
研究目的：本研究旨在利用机器学习方法构建精准可靠的PM2.5浓度预测模型，为上海市PM2.5污染防治提供科学依据。
研究意义：1.科学预测PM2.5浓度，为政府制定有效的环境保护政策提供决策支持。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，国内外学者在PM2.5浓度预测方面进行了大量的研究，取得了一定的成果。
国内研究现状：国内学者主要集中于利用数值模拟、统计模型和机器学习方法进行PM2.5浓度预测。
在数值模拟方面，构建了基于CMAQ、WRF-Chem等模型的空气质量预报系统，取得了一定的预测效果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
主要内容：1.收集并整理上海市PM2.5浓度、气象要素、空气污染物排放清单等相关数据。
2.对数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、特征工程构建、数据标准化等。
3.选择合适的机器学习算法，构建PM2.5浓度预测模型，并进行模型训练和验证。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用定量分析为主、定性分析为辅的研究方法。
1.数据收集与预处理：-从上海市生态环境局、中国气象数据网等渠道收集20XX年至20XX年的PM2.5浓度、气象要素（温度、湿度、风速、风向等）、空气污染物排放清单等数据。
-对收集到的数据进行清洗、去噪、缺失值处理等预处理操作，确保数据的准确性和完整性。
5. 研究的创新点
1.本研究将结合上海市实际情况，构建基于多源数据的PM2.5浓度预测模型，提高预测结果的准确性和可靠性。
2.本研究将采用先进的机器学习算法，例如深度学习等，构建更加精准的PM2.5浓度预测模型，并对模型的预测结果进行深入分析和解释。
3.本研究将结合气象条件、污染物排放等因素，对影响上海市PM2.5浓度的主要因素进行深入分析，为制定更有针对性的污染防治措施提供科学依据。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 李梅,王式功,苏芳莉.基于深度学习的PM_(2.5)浓度时空预测[J].环境科学学报,2020,40(01):411-420.
2. 何梦圆.基于深度学习的PM2.5浓度预测研究[D].南京信息工程大学,2021.
3. 王振,段青云,王静,等.融合气象因子和空气质量数据的PM2.5浓度预测[J].计算机工程与应用,2020,56(14):261-267.
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
