北京PM2.5质量趋势分析与预测：基于线性回归算法

线性回归算法可以用于分析和预测北京PM2.5质量。该算法是一种用于确定两个或多个变量之间关系的统计学方法，它可以通过拟合一条直线来描述变量之间的关系。

首先，收集近几年的北京PM2.5质量数据。可以使用各种开源数据集或自己搜集数据。然后，利用线性回归算法对数据进行拟合和分析。这个过程包括以下步骤：

1. 数据准备：将数据按照时间序列整理，并且进行数据清洗，去掉无效数据。

2. 特征选择：选择与PM2.5质量相关的特征，例如气温、湿度、风力等。

3. 模型训练：使用线性回归算法训练模型，找到最佳拟合直线。

4. 模型评估：使用交叉验证等方法评估模型的性能和精度。

5. 预测未来：使用训练好的模型预测未来的PM2.5质量。

最后，根据预测结果，制定合理的控制措施，改善北京的空气质量。