摘要
近年来，随着城市化进程的加速和工业化的快速发展，空气污染问题日益突出，其中PM2.5作为主要的大气污染物之一，对城市居民的健康和生活质量产生了严重影响。
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。
传统的PM2.5浓度预测方法主要依赖于物理模型，但由于污染物排放来源复杂、气象条件多变等因素，模型预测精度有限。
机器学习作为一种数据驱动的方法，近年来在PM2.5浓度预测领域展现出巨大潜力。
本文首先介绍了PM2.5的相关概念、危害及研究意义，然后综述了国内外基于机器学习的PM2.5浓度预测研究现状，包括常用的机器学习算法、数据源、特征工程方法以及模型评估指标等方面，并对不同研究方法的优缺点进行了比较分析。
最后，本文展望了基于机器学习的城市PM2.5浓度预测未来的研究方向和发展趋势。
关键词：PM2.5；机器学习；浓度预测；空气质量；时间序列分析
细颗粒物（PM2.5），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，也被称为细颗粒物。
PM2.5粒径小，易于吸附有毒有害物质，且在大气中停留时间长，输送距离远，对人体健康和大气环境质量影响巨大。
PM2.5能够通过呼吸系统进入人体，引发呼吸系统疾病、心血管疾病等多种疾病。
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