空气质量监测：实时空气质量监测系统_（14）.案例分析与实践.docx
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案例分析与实践
在上一节中，我们已经介绍了实时空气质量监测系统的基本架构和各个组件的作用。接下来，我们将通过具体的案例分析和实践，深入探讨如何利用人工智能技术提升空气质量监测系统的性能和可靠性。本节将涵盖以下几个方面：
数据采集与预处理
机器学习模型训练
实时预测与警报系统
可视化与用户界面
系统优化与性能提升
1.数据采集与预处理
数据采集是实时空气质量监测系统的第一步，也是最为关键的一步。高质量的数据是机器学习模型的基础。在这一部分，我们将详细讨论如何从不同的数据源采集数据，并进行预处理以确保数据的准确性和一致性。
1.1数据源选择
数据源的选择
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