城市信息数据库SQL脚本（天气、PM2.5数据）

此文档包含了2018年美国各州PM2.5数据，提供了详细的空气质量统计信息。数据分析显示，PM2.5对环境和健康有重要影响，反映了空气污染的严重程度。

基于数据挖掘和机器学习，该研究比较了三种模型（LSTM、自回归和SVM）对德里地区PM2.5空气水平的预测能力。实验结果表明，支持向量回归模型在预测准确率方面优于其他模型，通过输入包括氮氧化物、二氧化硫等其他污染物的信息，模型能够更全面地预测PM2.5浓度。该研究重点关注了德里阿南德·维哈尔地区，这是一个严重受污染的地区。

该数据库包含中国所有城市的详细信息，包括城市 ID、国家、省份、经度、纬度和城市名称。还提供了按直辖市、特别行政区、省会城市、市及下属地区、省级、省内城市和县级信息进行搜索的归类语句。

这是用于创建国内城市信息数据库并导入数据的SQL脚本。

运行此代码将生成一个存储过程，以便快速查看和解决SQL数据库中的死锁问题，为系统管理员提供便利。

此数据库提供了全球城市信息的综合列表，包括已取消城市、审批城市、所属省地区和国家。此外，它还包含关于城市交通设施的信息，例如机场、铁路、公路和港口。

在创建城市乡镇数据库时，可以使用以下SQL脚本生成表结构及相关字段：CREATE TABLE town_ ( id_ varchar(36) NOT NULL, city_code_ varchar(255) DEFAULT NULL, ct_ datetime DEFAULT NULL, is_delete_ int(11) DEFAULT NULL, lat_ decimal(19,6) DEFAULT NULL, lng_ decimal(19,6) DEFAULT NULL, name_ varchar(255) DEFAULT NULL, targer_name_ varchar(255) DEFAULT NULL, show_index_ int(9) DEFAULT NULL, cid_ varchar(255) DEFAULT '' COMMENT '公司id', city_name_ char(255) DEFAULT NULL COMMENT '城市名称', city_id_ char(36) DEFAULT NULL COMMENT '城市id', ct_id_ varchar(36) DEFAULT NULL COMMENT '创建人id', et_ datetime DEFAULT NULL COMMENT '修改时间', et_id_ varchar(36) DEFAULT NULL COMMENT '修改人id', g_c_id_ varchar(36) DEFAULT NULL COMMENT '公司ID', PRIMARY KEY (id_), KEY NewIndex1 (city_id_) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 ROW_FORMAT=DYNAMIC;

中国城市信息数据库经过优化和更新，确保每个城市信息完备。

天气中国城市数据库WeatherCities.db，这个数据库收录了全国各个城市的气象数据。