介绍合肥市空气质量问题的背景，强调研究合肥市空气质量影响因素和预测的意义，包括对环境治理和居民健康的重要作用。
详细分析合肥市大气污染的主要来源，包括工业生产、汽车尾气、居民日常活动等，探讨各污染源对空气质量的影响。
阐述大气污染对人类健康、生态环境和气候的负面影响，强调研究的紧迫性和必要性。
介绍预测模型的选取原则和方法，包括时间序列模型（ARIMA 模型）和机器学习方法，为后续预测分析奠定基础。
说明如何利用 Python 爬虫技术获取合肥市空气质量数据，并对数据进行清洗和预处理。
使用 ARIMA 模型分析合肥市空气质量的时间序列特征，探索影响空气质量的主要因素。
运用机器学习算法（如随机森林、支持向量机等）对影响合肥市空气质量的因素进行深入分析。
介绍 ARIMA 模型的构建方法和步骤，包括模型参数的选择和模型的拟合。
概述用于 ARIMA 模型的数据样本来源和选择的主要变量。
分析 ARIMA 模型的实证结果，评估模型的预测能力和对合肥市空气质量的影响因素的解释力。
对 ARIMA 模型进行检验和稳健性分析，确保模型的有效性和可靠性。
总结论文的主要研究结论和发现，包括合肥市空气质量的主要影响因素和预测模型的有效性。
基于研究结论，提出改善合肥市空气质量的政策建议，为政府决策提供参考。