近年来京津冀城市群工业化和城市化进程发展尤为迅速,由于其间城市人口膨胀速度加剧,能源需求和交通规模不断增加。京津冀城市群工业生产能源消耗量大以及能源利用率低下等问题直接导致我国空气质量急剧下降。本文在了解空气质量影响因素并建立空气质量分析模型的基础上,使用RNN、LSTM和GRU等深度学习算法进行建模,得到适合京津冀城市群空气质量指数预测的深度学习模型,系统地对城市空气质量演变趋势进行解析,针对六项主要大气污染物发展趋势提出京津冀城市群空气污染协同防治策略。具体实现以下研究:首先,针对京津冀城市群各城市之间空气质量交互影响相对复杂问题,通过空气质量时空特性分析,获取空气质量区域性特征的时序关系,同时针对区域性空气质量预测中气象和经济等影响因素数据资料获取困难情况,利用深度学习算法设计了深度预测模型。通过实证对比得到LSTM算法构建的预测模型在大气污染物浓度数值预测中稳健程度,有效解决了在区域气象和社会数据获取困难情况下的空气质量预测问题,实现仅通过各项大气污染物相互预测得到京津冀大气污染物发展趋势的预测。其次,另行构建深度学习模型进行京津冀城市群空气质量指数预测,并进行不同算法之间的结果比较,得出LSTM算法的深度预测模型方法不仅适用于整体京津冀AQI预测,还适用于具体地区精确的日度AQI预测等结论。同时依据预测得到2019-2020年京津冀城市群六项主要大气污染物浓度预测结果与AQI数值预测结果进行时空演化分析,深入剖析京津冀城市群空气质量发展趋势,探究京津冀城市群空气污染治理重点。最后,依据京津冀城市群空气质量现状分析得到的空气污染特征和京津冀城市群AQI预测结果分析得到的空气质量发展趋势,探寻得到京津冀城市群重点防治污染物对象和重点治理城市,并针对重点污染控制对象PM_2.5和重点预防对象O₃协同治理的观念提出京津冀城市群重点大气污染物协同治理和重点污染城市协同治理等策略。