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资源说明：标题中的“污染：24小时使用NN对伦敦市进行污染预测”表明这是一个关于利用神经网络（NN）模型预测伦敦城市24小时内空气污染水平的研究项目。这个项目可能使用了数据科学和机器学习的方法来处理环境监测数据，以帮助理解并预测城市的空气质量。
描述虽然简洁，但暗示了该研究涉及时间序列分析，因为预测未来24小时的污染水平需要考虑过去的污染数据。神经网络在处理这种类型的数据时特别有效，因为它能够捕捉到时间序列中的复杂模式和趋势。
基于给出的标签“Jupyter Notebook”，我们可以推断该项目是通过交互式的数据分析环境Jupyter Notebook进行的。Jupyter Notebook允许用户结合代码、文本、图像和图表，是数据科学家和研究人员常用的工具，尤其适合进行数据分析、模型训练和结果可视化。
在压缩包文件名“pollution-master”中，“master”通常表示这是项目的主要或最终版本，可能包含了一系列的文件和目录，如数据集、预处理脚本、模型代码、结果展示和报告等。
在这个项目中，我们可能会看到以下关键知识点：
1. **数据收集与预处理**：数据可能来源于伦敦的空气质量监测站，包括不同污染物（如PM2.5, PM10, NO2等）的浓度数据。数据预处理可能包括清洗缺失值、异常值检测、时间戳标准化以及数据归一化等步骤。
2. **时间序列分析**：项目可能使用了诸如ARIMA、LSTM（长短期记忆网络）或GRU（门控循环单元）等时间序列模型，这些神经网络架构擅长捕捉时间依赖性。
3. **神经网络构建**：在Jupyter Notebook中，会详细展示如何搭建神经网络模型，包括选择合适的架构、定义损失函数、优化器和评估指标。
4. **模型训练与验证**：会包含模型的训练过程，包括训练集、验证集的划分，以及训练参数如批量大小、学习率和训练轮数的选择。
5. **性能评估**：使用诸如均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）或R²分数等指标评估模型的预测性能。
6. **结果可视化**：可能会有预测值与实际值的对比图，以及不同时间段污染水平的趋势图，帮助理解模型的预测效果和污染的周期性变化。
7. **部署与应用**：如果项目不仅仅是为了学术研究，那么可能还会涉及到模型的部署，使其能实时接收新的数据并进行预测。
这个项目涵盖了数据科学项目的基本流程，从数据获取、预处理、模型构建、训练、验证到结果解释，为我们提供了运用神经网络解决实际问题的一个实例。
本源码包内暂不包含可直接显示的源代码文件，请下载源码包。
