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抽象的城市化导致了由于工业活动，化石燃料燃烧和车辆交通的排放增加而导致空气质量下降。这种降解带来了严重的健康风险，包括呼吸道和心血管疾病。预测和监测城市空气质量很复杂，受人类活动和自然过程的影响。机器学习（ML）技术为建模和预测空气质量指标提供了有希望的解决方案。本文回顾了城市空气质量监测的当前状态，探讨了ML在该领域的应用，并讨论了相关的挑战和局限性。它强调了成功的案例研究，并建议使用高级ML技术改善城市空气质量监测的未来研究方向。关键字：城市空气质量，机器学习，空气污染，预测建模，健康影响。
城市空气质量和机器学习
主要关键词
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