yesPmp

基于深度学习的PM2.5预测系统可以分为以下几个功能模块：

数据获取模块：该模块负责从不同数据源获取PM2.5的历史数据，例如气象局或者环保部门的监测数据等。可以通过**或者API接口获取数据，对数据进行清洗和处理，提取有用的特征数据，并将其存储到数据库中。

特征提取模块：该模块负责从历史数据中提取特征信息，例如温度、湿度、气压等气象数据，以及人口密度、交通情况等社会经济数据。通过分析这些特征信息与PM2.5的相关性，提取最具有预测能力的特征。

模型训练模块：该模块负责设计和训练深度学习模型，例如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），以及它们的变体。通过历史数据和特征数据，训练模型并进行调参优化，提高模型的预测精度。