随着工业化和城市化的快速发展，环境问题日益严峻，空气质量成为影响人类生活的重要因素。多源环境监测数据融合技术通过整合地面监测站、卫星遥感和移动监测设备等多种数据来源，能够有效提升空气质量预报的准确性。本研究采用机器学习和深度学习算法，构建了一种新的空气质量预报模型，该模型在输入层、隐藏层和输出层的设计上均进行了优化，以更好地利用融合数据。通过实际案例验证，新模型在预报准确率和时效性方面均优于传统模型。此研究为改善空气质量提供了技术支持，对环境保护和人类健康具有重要意义。
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