说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后关注获取。
1.项目背景
随着工业化进程的加速和城市化的扩展，空气污染成为全球面临的主要环境问题之一。空气质量的好坏直接影响到人们的健康和生活质量，因此，准确预测空气质量对于环境保护和公共健康管理具有重要意义。本项目旨在利用深度学习技术，特别是基于TensorFlow框架构建的BP（Back Propagation）神经网络和LSTM（Long Short-Term Memory）神经网络，来预测未来一段时间内的空气质量指数（AQI）。通过模型预测，可以提前采取措施减少污染物排放，改善空气质量。
利用BP神经网络和LSTM神经网络强大的非线性映射能力和时间序列数据处理能力，提高空气质量预测的准确性。通过预测未来的空气质量状况，政府和相关部门可以提前规划和实施有效的污染控制策略，如限制工业排放、增加绿化等。本项目的实施不仅有助于提升空气质量预测的科学性和准确性，也为推动环保事业的发展贡献了技术力量。
本项目通过Python基于TensorFlow实现BP和LSTM神经网络的空气质量预测并使用SHAP解释模型项目实战。
2.数据获取
本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成)，数据项统计如下：
| 编号 | 变量名称 | 描述 |
| 1 | Date | 日期 |
| 2 | Quality Level | 质量等级 |
| 3 | AQI Index | 空气质量指数 |
| 4 | Ranking | 排名 |
| 5 | PM2.5 | 细颗粒物浓度 单位：μg/m³ |
| 6 | PM10 | 可吸入颗粒物浓度 单位：μg/m³ |
| 7 | SO2 | 二氧化硫浓度 单位：μg/m³ |
| 8 | NO2 | 二氧化氮浓度 单位：μg/m³ |
| 9 | CO | 一氧化碳浓度 单位：μg/m³ |
| 10 | O3 | 臭氧浓度 单位：μg/m³ |
数据详情如下(部分展示)：
变量名词解释：
质量等级：
质量等级是对空气质量的整体评价，通常分为几个等级，每个等级对应一定的空气质量标准。常见的质量等级包括：
优：空气质量良好，对健康影响较小。
良：空气质量一般，对敏感人群可能有轻微影响。
轻度污染：空气质量较差，对敏感人群有明显影响。
中度污染：空气质量差，对所有人群有影响。
重度污染：空气质量非常差，对所有人群有严重影响。
严重污染：空气质量极其恶劣，对所有人群有极严重的健康风险。
空气质量指数：
空气质量指数是一个数值化的指标，用于描述空气污染的程度。AQI 的值范围从 0 到 500，数值越高表示污染越严重。常见的 AQI 分级如下：
0-50：优
51-100：良
101-150：轻度污染
151-200：中度污染
201-300：重度污染
301-500：严重污染
3.数据预处理
3.1 用Pandas工具查看数据
使用Pandas工具的head()方法查看前五行数据：
关键代码：
3.2数据缺失查看
使用Pandas工具的info()方法查看数据信息：
从上图可以看到，总共有9个变量，数据中无缺失值，共1025条数据。
关键代码：
3.3数据描述性统计
通过Pandas工具的describe()方法来查看数据的平均值、标准差、最小值、分位数、最大值。
关键代码如下：
4.探索性数据分析
4.1 PM2.5变量分布直方图
用Matplotlib工具的hist()方法绘制直方图：
4.2 相关性分析
从上图中可以看到，数值越大相关性越强，正值是正相关、负值是负相关。
5.特征工程
5.1 建立特征数据和标签数据
关键代码如下：
5.2 数据集拆分
把数据集划分为80%训练集、20%测试集进行划分，关键代码如下：
6.构建BP和LSTM神经网络回归模型
主要使用通过Python基于TensorFlow实现BP和LSTM神经网络的空气质量回归模型，用于目标回归。
6.1 构建模型
| 编号 | 模型名称 | 参数 |
| 1 | BP神经网络回归模型 | units=32 |
| 2 | epochs=100 |
| 编号 | 模型名称 | 参数 |
| 1 | LSTM神经网络回归模型 | units=96 |
| 2 | epochs=100 |
6.2 模型摘要信息
BP神经网络回归模型：
LSTM神经网络回归模型：
6.3 模型网络结构
BP神经网络回归模型：
LSTM神经网络回归模型：
6.4 模型训练集测试集损失曲线图
BP神经网络回归模型：
LSTM神经网络回归模型：
7.模型评估
7.1评估指标及结果
评估指标主要包括R方、均方误差、解释性方差、绝对误差等等。
| 模型名称 | 指标名称 | 指标值 |
| 测试集 | ||
| BP神经网络回归模型 | R方 | 0.8761 |
| 均方误差 | 58.0559 | |
| 解释方差分 | 0.8941 | |
| 绝对误差 | 5.4164 | |
从上表可以看出，R方分值为0.8761，说明模型效果比较好。
关键代码如下：
| 模型名称 | 指标名称 | 指标值 |
| 测试集 | ||
| LSTM神经网络回归模型 | R方 | 0.9293 |
| 均方误差 | 33.1359 | |
| 解释方差分 | 0.9303 | |
| 绝对误差 | 3.9159 | |
从上表可以看出，R方分值为0.9293，说明模型效果比较好。
关键代码如下：
7.2 真实值与预测值对比图
BP神经网络回归模型：
从上图可以看出真实值和预测值波动基本一致，模型效果良好。
LSTM神经网络回归模型：
从上图可以看出真实值和预测值波动基本一致，模型效果良好。
7.3 使用SHAP解释模型
BP神经网络回归模型：
LSTM神经网络回归模型：
此汇总图展示每个特征的重要性及其对预测的影响。图中每个点代表一个样本的一个特征值，点的位置表示该特征值对预测结果的影响大小，颜色表示特征值的高低。图表中的点越靠右，表示该特征值对预测结果的正向影响越大；点越靠左，表示负向影响越大。颜色表示特征值的高低，通常红色表示高值，蓝色表示低值。
8.结论与展望
综上所述，本文采用了BP神经网络回归算法和LSTM神经网络回归算法来构建回归模型，最终证明了我们提出的模型效果良好。此模型可用于日常产品的预测。