基于激活力理论的大气污染溯源研究

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基于激活力理论的大气污染溯源研究

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基于激活力理论的大气污染溯源研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-10页
第一章绪论	第10-16页
1.1 研究背景及意义	第10页
1.2 面临问题	第10-11页
1.3 现存方法及不足	第11-13页
1.3.1 扩散模型	第11-13页
1.3.2 溯源模型	第13页
1.4 主要研究内容	第13-14页
1.5 论文章节安排	第14-16页
第二章溯源原始模型	第16-28页
2.1 激活力理论概述及应用	第16-20页
2.2 大气污染溯源原始模型搭建	第20-24页
2.3 聚类处理应用于大气污染溯源原始模型	第24-26页
2.3.1 亲和度计算	第24-25页
2.3.2 社区发现算法概述及应用	第25页
2.3.3 聚类结果应用于原始模型	第25-26页
2.4 存在的一些问题	第26-28页
第三章循环神经网络应用于激活力溯源模型	第28-36页
3.1 深度学习概述	第28-30页
3.1.1 深度学习和深度神经网络	第28-29页
3.1.2 循环神经网络	第29-30页
3.2 循环神经网络模型搭建	第30-32页
3.3 RNN结果应用于溯源	第32-36页
第四章实验数据及结果分析	第36-64页
4.1 实验数据来源以及处理	第36-43页
4.1.1 实验数据来源	第36-38页
4.1.2 实验数据处理	第38-43页
4.2 大气污染溯源模型实验结果	第43-55页
4.2.1 原始溯源模型结果展示	第43-50页
4.2.2 聚类融入原始模型的结果展示	第50-55页
4.3 基于循环神经网络大气污染建模结果展示	第55-61页
4.3.1 循环神经网络大气污染建模正确性验证	第55-56页
4.3.2 循环神经网络融入原始激活力模型结果展示	第56-61页
4.4 实验总结	第61-64页
第五章总结与展望	第64-68页
5.1 工作总结	第64-65页
5.2 工作展望	第65-68页
参考文献	第68-72页
致谢	第72-74页
作者攻读学位期间发表的学术论文目录	第74页

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