本文主要是介绍使用Python实现深度学习模型：智能空气质量监测与预测，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
介绍
智能空气质量监测与预测是环境保护中的重要应用，通过深度学习技术，可以实时监测和预测空气质量，帮助政府和公众采取有效措施，减少空气污染。本文将介绍如何使用Python和深度学习技术来实现智能空气质量监测与预测。
环境准备
首先，我们需要安装一些必要的Python库：
pip install pandas numpy scikit-learn tensorflow keras matplotlib seaborn数据准备
我们将使用一个公开的空气质量数据集。你可以从Kaggle下载相关的空气质量数据集，并将其解压到本地目录。
import pandas as pd# 读取数据
data = pd.read_csv('air_quality_data.csv')
# 查看数据前几行
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