受污染的空气已成为全球日益增长的感染份额的主要贡献者之一。正如世界卫生组织（WHO）所指出的[1]，全球92%的人口生活在恶劣的空气条件下，污染物浓度水平远高于规定的限值，对人类和其他生命形式的福祉都不安全。长期暴露于较差的空气质量与中风、肺癌、心脏病发作、过早死亡、持续喘息、咳嗽和呼吸急促以及其他主要危及生命的疾病的风险增加有关[[2]、[3]、[4]]。室外空气质量差也会影响室内环境质量。建筑物居住者将空气质量视为其室内舒适度的重要参数[[5]，[6]，[7]]。这代表了精确可靠的解决方案的必要性，以减少空气污染对人类健康的影响。空气质量影响健康，并影响经济发展。根据经合组织的估计，到 2060 年，外部空气污染可能使世界经济每年损失 2.6 万亿美元，包括病假、医疗费用和农业生产损失。此外，到2060年，与过早死亡相关的福利成本将上升到25万亿美元[8]。因此，对于全球科学界来说，寻找涉及人工智能（AI）等技术的现代解决方案是一个相当大的问题[9]。

 

人工智能是近年来最常用的技术工具，用于管理和预防各种空气污染物的破坏性影响，它在大气研究领域引起了人们的极大兴趣[10]。人工智能技术以惊人的速度发展，出现了大量新兴的人工智能技术。人工神经网络（ANN）、支持向量机、遗传算法、模糊逻辑（FL）以及优化的自然启发算法，已应用于农业、金融、工程、安全、教育、医疗、纳米技术等领域[[11]、[12]、[13]、[14]、[15]、[16]、[17]、[18]、[19]]。人工智能也对大气研究产生了积极影响。Bai等[20]和Aggarwal等[21]重点研究了用于预测空气质量异常探索的算法。深度学习（DL）应用随后在探索其他功能方面表现出巨大的潜力[[22]，[23]，[24]]。Rahman等[25]通过分析和讨论传统和进化的人工神经网络、DL、FL、神经模糊系统和各种混合模型，研究了软计算在空气质量建模中的应用。Sayeed等[26]提出了一种基于深度卷积人工神经网络的人工智能算法来预测德克萨斯州的24小时臭氧浓度，以比较2017年几个时间段的结果。几位作者[[27]、[28]、[29]、[30]]寻找可用于评估大气中空气质量问题的空气质量模型。这些模型使用详细的区域信息和准确的新预测技术，可以描绘城市的健康状况。这些模型的优点是能够提供早期预警，并大大减少了手动数据收集措施的数量。人工智能将成为使城市更智能的重要组成部分，因为它可以在不利用大量资源的情况下可持续地提供可靠的预测[31]。由于适应性和良好的通用性能，先进的自然启发建模技术在空气质量建模中引起了人们的极大兴趣。

 

本章使用ANN-PSO来预测印度智慧城市的空气质量。除引言外，本章的组织还包含六个部分：第2节包含现有的类似工作，第3节解释本研究中使用的工作方法，第4节处理数据处理部分，然后是第5节中提出的结果和讨论。最后，第6节包含研究结论。