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城市区域PM2.5浓度分布自适应建模方法研究
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城市区域PM2.5浓度分布自适应建模方法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第1章 绪论第10-15页
　　1.1 论文的研究背景及意义第10-11页
　　1.2 国内外研究现状及发展趋势第11-13页
　　　　1.2.1 空气污染物浓度相关因素分析第11-12页
　　　　1.2.2 细粒度城市空气污染物建模第12页
　　　　1.2.3 自适应分辨率下的空气质量建模第12-13页
　　1.3 研究内容第13页
　　1.4 论文组织结构第13-15页
第2章 相关理论基础第15-23页
　　2.1 多元线性回归模型第15-17页
　　　　2.1.1 多元线性回归概述第15-16页
　　　　2.1.2 多元线性回归的优缺点第16-17页
　　2.2 人工神经网络模型第17-20页
　　　　2.2.1 人工神经网络概述第17-18页
　　　　2.2.2 BP神经网络第18-20页
　　　　2.2.3 BP网络的不足第20页
　　2.3 高斯过程模型第20-22页
　　　　2.3.1 高斯过程预测第21-22页
　　　　2.3.2 高斯过程训练第22页
　　　　2.3.3 高斯过程的不足第22页
　　2.4 本章小结第22-23页
第3章 城市区域PM2.5浓度分布相关因素分析第23-34页
　　3.1 监测区域PM2.5浓度分布总体情况第23-24页
　　3.2 区域功能对PM2.5浓度分布的影响第24-25页
　　3.3 交通流量对PM2.5浓度分布的影响第25-27页
　　　　3.3.1 不同路况道路的PM2.5浓度分布第25-26页
　　　　3.3.2 距道路不同距离的PM2.5浓度分布第26-27页
　　3.4 气象条件对PM2.5浓度分布的影响第27-32页
　　　　3.4.1 PM2.5浓度分布与温度相关性分析第29页
　　　　3.4.2 PM2.5浓度分布与相对湿度相关性分析第29-30页
　　　　3.4.3 PM2.5浓度分布与风力相关性分析第30页
　　　　3.4.4 PM2.5浓度分布与天气相关性分析第30-31页
　　　　3.4.5 PM2.5浓度分布与气象条件偏相关性分析第31-32页
　　　　3.4.6 基于气象条件的多元线性回归第32页
　　3.5 本章小结第32-34页
第4章 城市区域PM2.5浓度自适应建模第34-44页
　　4.1 系统概述第34-38页
　　　　4.1.1 相关定义第34-37页
　　　　4.1.2 系统框架第37-38页
　　4.2 网格细化标准第38-39页
　　4.3 特征提取第39页
　　4.4 离线训练第39-40页
　　4.5 在线推测第40-43页
　　　　4.5.1 城市区域网格分辨率自适应变化方法第40-41页
　　　　4.5.2 PM2.5浓度估算模型第41-43页
　　4.6 本章小结第43-44页
第5章 系统实现与结果评估第44-51页
　　5.1 系统实现第44-47页
　　　　5.1.1 系统配置第44-45页
　　　　5.1.2 网格分辨率第45页
　　　　5.1.3 监测策略第45-46页
　　　　5.1.4 数据集第46-47页
　　5.2 系统评估第47-50页
　　　　5.2.1 离线训练性能第47-48页
　　　　5.2.2 在线推测性能第48-50页
　　5.3 本章小结第50-51页
第6章 总结与展望第51-53页
　　6.1 本文工作总结第51-52页
　　6.2 未来展望第52-53页
致谢第53-54页
参考文献第54-59页
附录第59页

本篇论文共59页，点击这进入下载页面。
 
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