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摘要

文章基于2014至2021年中国368个城市空气质量数据，运用深度学习模型（包括SCINet、Informer、LSTM、GRU、RNN）构建空气质量预测模型。平台通过采用Qt Designer和Python开发，并结合ETL、数据可视化等技术，实现空气质量预测可视化。平台支持精准预测空气质量指数，分析污染源影响，用户可自选区域和模型进行预测，并可视化呈现预测性能。平台适用于环保、气象、科研机构及公众，提供高效、准确的空气质量监测与预测工具。

关键词

PySide6；SCINet；深度学习

参考文献

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基金项目

国家级大学生创新创业计划项目（S202310554004）

作者简介

张斌（2003—），男，汉族，湖南衡阳人，本科在读，研究方向：空气质量预测；通信作者：覃业梅（1979—），女，汉族，湖南湘潭人，副教授，博士，研究方向：智能信息处理、时间序列分析与预测。