随着工业化和城市化的快速发展，大气污染问题日益严重，对人们的健康状况和生活质量造成了严重影响。本书主要探讨机器学习技术在时间序列预测中的建模与应用，特别是针对大气污染物浓度、空气质量指数及细颗粒物浓度等关键指标的预测。旨在帮助人们深入理解机器学习算法在空气质量预测领域的建模方法和应用实践，为解决空气质量问题提供有力的技术支持。本书可供高等院校统计学、信息科学等相关专业的学生、教师及科研工作者阅读参考。
姜旭初，中南财经政法大学统计与数学学院副教授，华中科技大学博士，硕士生导师。主要从事机器学习、神经网络建模及应用研究。主持国家自然科学基金项目、湖北省自然科学基金项目、武汉市社会科学基金项目、全国重点实验室项目等。以第一/通讯作者发表SCI论文40余篇。出版学术专著2部，主编省部级教材1部，授权专利2项。
