本文研究了多种基于神经网络的模型，旨在提高地下水污染、声源定位和空气质量预测的准确性。通过结合物理知识与深度学习，提出了新方法如AirPhyNet和流导向定位，显著提升了预测精度和模型的泛化能力。

本研究提出了多种图神经网络模型用于空气质量预测，包括GAGNN、MasterGNN和EGAT等。这些模型利用时空自相关性和动态信息传递，提高了预测的准确性。实验结果表明，这些模型在空气质量预测方面优于现有方法。

该文综述了空气质量预测的机器学习方法，包括深度学习、图神经网络和物理引导模型。研究采用CNN与双向LSTM、群组感知图网络及自适应动态图网络等，建模时空与多元相关性，提升PM2.5、NO2等预测精度；结合物理定律与神经网络增强泛化性和科学一致性，并探讨低成本传感器校准问题。

该文综述了多项基于图神经网络的空气质量与气象预测研究：MasterGNN通过多元对抗图学习建模时空自相关；PM2.5-GNN、HighAir、GAGNN分别捕捉细粒度长期影响、动态因素相关性和城市群依赖；此外还有联邦学习空地感知框架及EGAT、时空图卷积循环网络等模型，实验均表明其预测性能优于现有方法。