评估空气质量已成为现代工业和城市环境中居民的重要问题。运输，动力和燃料使用都会导致污染，这严重恶化了空气质量并影响社区的健康和福祉。危险气体的积累给智能城市中人们的生活质量带来了严重的风险。强大的空气质量监测，深入的空气污染信息和前铸造框架至关重要。这些系统收集有关污染物浓度的数据并提供局部评估，从而实现了积极的措施，以减轻污染的影响。颗粒物是由微观固体或液体液滴组成的，由于吸入时的严重健康影响而尤其引起。空气质量预测是一个重要的应用领域，可以提供有关空气污染的实时信息，这对政府环境保护部门和常规公民都有用。（Liu，Cui和Liu，2024）。因此，空气污染指数的前铸件可能有助于指导IC和定位有害污染物。（Maltare＆Vahora，2023年）。在这种情况下，随机森林技术是预测和测量大型城市中心污染水平的有前途的工具。此外，这种方法的多功能性使其可以在各个领域和数据库中应用，从而突出了其在广泛规模上应对空气质量挑战的潜力。通过合并实时的数据，天气信息和道路数据，该技术为数据培训和预测提供了全面的方法，提高了空气质量预测的精度，我们对基于机器的基于机器学习的空气质量预测模型表现出了令人印象深刻的训练，并且测试了99％和90％的测试精确度，表明其在空气中的有效性，表明了空中空中污染浓度。