基于机器学习的空气质量指数(AQI)预测模型比较研究：CNN展现卓越性能

随着工业化、城市化进程加速及人口增长导致的空气质量恶化问题日益严峻，来自印度的研究人员针对布巴内斯瓦尔市五个监测站点2020-2023年的观测数据，开展了四种模型（LM-ANN、BR-ANN、MLR和CNN）的空气质量指数(AQI)预测性能比较研究。结果表明，卷积神经网络(CNN)以MSE 42.81、RMSE 6.54、MAE 2.93和R2 0.97的优异指标成为最佳预测模型，其t统计量(t=0.212)也显著优于其他模型。该研究为精准环境预警提供了创新方法学支持。

　　

在工业化浪潮与城市扩张的双重压力下，空气污染已成为威胁公众健康的隐形杀手。这项开创性研究犹如给城市安装了"智能肺"，通过比较四种尖端算法在空气质量指数(AQI)预测中的表现，揭示了卷积神经网络(CNN)的独特优势。

研究团队采集了印度布巴内斯瓦尔市五年间的环境监测数据，让莱文贝格-马夸特人工神经网络(LM-ANN)、贝叶斯正则化人工神经网络(BR-ANN)、多元线性回归(MLR)和卷积神经网络(CNN)展开了一场"AI擂台赛"。结果令人振奋：CNN模型凭借捕捉空间特征的超能力，交出了MSE 42.81、RMSE 6.54、MAE 2.93的亮眼成绩单，决定系数R²高达0.97，几乎完美复现真实数据。t检验结果(t=0.212 vs BR-ANN的t=0.983)更印证了其预测精度。

这项研究不仅为环境监测装上了"高精度雷达"，更开创了深度学习在生态健康领域的新范式。CNN模型犹如具备"环境嗅觉"的智能系统，其分层特征提取能力让传统模型望尘莫及，为公共卫生预警提供了革命性的技术方案。