审稿意见

一、总体评价

《基于的时空规律PCA-LSTM-Attention的空气质量预测》一文，从空气质量预测的实际需求出发，提出了一种结合主成分分析（PCA）、长短期记忆网络（LSTM）和注意力机制（Attention）的混合预测模型，旨在提高空气质量指数（AQI）的预测精度。文章选题新颖，结构清晰，方法科学，结果可信，具有较高的学术价值和实际应用前景，基本符合《环境科学与管理》的发表要求。

二、具体内容评价

研究背景与意义
文章开篇即明确了空气质量预测的重要性和现有预测模型的局限性，进而提出了结合时空规律的PCA-LSTM-Attention模型，旨在提高AQI预测的准确性。研究背景介绍充分，研究意义明确。
研究方法
文章详细介绍了PCA-LSTM-Attention模型的构建过程，包括数据收集、PCA降维、LSTM模型结构、注意力机制预测模块等。每一步都进行了详细的说明，便于读者理解和复现。
数据来源可靠，使用了公开的生态环境部数据中心和PM2.5历史数据网站的数据，确保了数据的权威性和可靠性。
实验结果与分析
文章通过对比实验，验证了PCA-LSTM-Attention模型在AQI预测中的优越性。与LSTM模型、RNN模型和ARIMA(1,1,1)模型相比，PCA-LSTM-Attention模型的预测精度显著提高，RMSE指标分别下降了13.22%、18.13%和25.54%。
实验结果分析深入，从多个角度解释了PCA-LSTM-Attention模型的优势，如能够更好地捕捉时空规律、减少数据冗余等。
讨论与展望
文章对实验结果进行了深入的讨论，指出了PCA-LSTM-Attention模型在实际应用中的潜力和优势。同时，也提出了未来可能的研究方向，如进一步优化模型结构、扩大数据集等。
三、建议与修改意见

加强文献综述
文章在介绍研究背景时，对空气质量预测领域的研究进展进行了简要回顾，但建议进一步加强文献综述，全面梳理国内外相关研究成果，以更好地凸显本研究的创新性和价值。
完善模型细节
文章在介绍PCA-LSTM-Attention模型时，虽然整体结构清晰，但部分细节描述略显简略。建议进一步完善模型细节，如LSTM模型的具体参数设置、注意力机制的具体实现方式等。
补充实验验证
文章已经通过对比实验验证了PCA-LSTM-Attention模型的优越性，但建议进一步补充实验验证，如使用更多城市的数据进行预测、对模型进行交叉验证等，以提高实验结果的可靠性和说服力。
注意语言表述
文章在语言表述上总体流畅，但部分段落存在表述重复或不够精炼的问题。建议作者进行进一步的修订和完善，以提高文章的可读性和学术性。
四、结论

综上所述，《基于的时空规律PCA-LSTM-Attention的空气质量预测》一文在空气质量预测领域提出了一种新的混合预测模型，并通过对比实验验证了其优越性。文章选题新颖、方法科学、结果可信，具有较高的学术价值和实际应用前景。建议作者在修改时充分考虑上述建议，以进一步提高文章的质量和影响力。期待该文在《环境科学与管理》上的发表，能够为空气质量预测领域的研究提供有益的参考和借鉴。