随着乌海矿区煤炭资源的大规模、高强度开采,加剧了土壤的破坏和岩石的侵蚀,使得大量矿体表层土壤剥落,地表植被遭到严重破坏,矿区沙尘天气明显加剧,这对矿区及其周边环境质量产生了严重影响。因此,本文围绕乌海矿区空气质量开展相应的监测及预警科研工作,最终针对乌海矿区设计实现一款基于深度学习模型的空气质量监测及预警系统。本系统主要包含三大部分:数据的爬取和存储模块,基于深度学习的空气质量预测模块以及前后端开发模块。为了更好地实现上述模块的功能,本文采用统一建模语言UML绘制系统功能用例图来对系统功能内容进行梳理,系统主要包括个人中心模块、主界面模块、实时监测模块、历史数据模块以及空气质量预测模块。本系统所采用的数据主要包括空气质量数据和气象数据,由于所需数据量较大、种类较多,因此采用Scrapy数据爬取技术和My SQL数据库技术来设计实现数据爬取及存储系统;采用SQLAlchemy架构作为对象关系映射(ORM)以此来设计My SQL数据库并建立数据表用以对用户数据、空气质量数据、气象数据、监测站点信息以及网页信息的存储。系统还采用Flask框架来搭建系统后端服务器以完成系统内部的逻辑处理和数据通信,采用Vue框架来设计前端显示页面。在开展预测模型研究方面,首先对数据进行预处理操作,建立相应的数据训练集和测试集,然后对天气因子具进行相关系数分析,并通过信息熵、灰色关联分析法实现对预测因子的选择。本文选择采用深度学习算法RNN和LSTM来对空气质量预测模型进行研究,循环神经网络RNN能够根据当前输出和历史输入得出相关性从而对序列数据进行建模,但是由于一个隐藏层的表示能力有限,因此,选择构建深度循环神经网络(DRNN)和深度长短时间记忆神经网络(DLSTM)预测模型,通过改变隐藏层数目和隐藏层单元的个数来确定最优预测模型。最终的仿真结果表示,DLSTM的预测结果优于DRNN,预测准确度高达92.85%,该模型具有较好的应用价值,结合开发的空气质量监测及预警系统,能够准确预测乌海矿区多种空气污染物浓度数值及变化趋势。最后完成本系统测试和部署工作,测试结果表明系统的各项功能和性能参数都能达到应用标准,本系统为环保部门实现空气污染的有效治理提供可行参考,从而为乌海矿区生态安全提供强有力的技术支撑,对于规范矿区的生产,加快矿区的生态恢复具有十分重要的意义。