随着社会经济的不断发展,人们的生活水平有了很大提高,但环境问题的日益严重,对人们的生活质量产生了很多负面影响。由于空气质量的影响因素复杂,且具有动态性、可变性和复杂性等特点,因此如何有效分析这些影响因素与空气质量的关联关系,进而研究空气质量的演变规律具有重要意义。在此背景下,本文提出了基于机器学习的空气质量建模分析方法,充分考虑了气象、环境等空气质量的相关因素,以此实现对空气质量演变趋势的准确分析。首先,分析影响空气质量的约束关系,从气象特征和环境特征两个维度进行分析,气象特征定义为本地气象因素(即温度、降雨量、湿度、压强、风速、风向),环境特征定义为域内因素(即目标区域历史污染物浓度)和域外因素(周边区域污染物浓度)。其次,采用定性和定量的方法将抽象的空气质量影响特征具体化。采用数值拟合的方法定性分析空气质量与气象特征、环境特征的相关性,采用皮尔逊相关系数定量分析气象因素间的耦合关系,并从中提取出空气质量预测所需的特征值。再次,提出基于机器学习的空气质量分析预测模型,在气象特征相关性分析的基础上提出贝叶斯网络的分析预测方法,在环境特征相关性分析的基础上提出随机森林的分析预测方法,最后基于上述分析结果建立空气质量的协同预测模型,实现对空气质量的准确预测。最后,对本文所提出模型的预测结果进行分析,并且通过图表对空气质量影响因素的具体关系进行了分析。对比实验结果表明本文所提出的模型考虑因素较为全面,在预测的精度上高于传统的单一预测模型。