随着城市化进程的加速，空气质量问题日益引起人们的关注。特别是在一些大城市中，PM2.5浓度对居民健康的影响尤为显著。因此，提前预测某一时间点在下一时刻的PM2.5浓度变得尤为重要。这不仅有助于环保部门采取及时有效的措施，还可以帮助公众做好防护准备。

为了实现这一目标，我们采用机器学习中的回归算法进行实践。首先，我们需要收集大量历史数据，包括但不限于气象条件、地理位置、交通流量等因素。这些数据将作为模型训练的基础。接着，我们将使用Python编程语言，并借助如Scikit-learn等库来构建和训练模型。通过不断调整参数，优化模型性能，以期达到最佳预测效果。

最后，通过对模型进行测试和评估，我们可以验证其在实际应用中的表现。如果结果令人满意，那么该模型就可以被部署到生产环境中，为未来的PM2.5浓度预测提供有力支持。这不仅是一个技术上的挑战，也是对环境保护事业的一大贡献。