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基于主成分分析和神经网络的PM2.5浓度预测研究

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基于主成分分析和神经网络的PM2.5浓度预测研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-9页
第1章 绪论第9-16页
  1.1 课题研究背景及意义第9-10页
  1.2 国内外研究现状第10-15页
    1.2.1 空气颗粒物的基本特征第10-12页
    1.2.2 空气颗粒物源解析第12-13页
    1.2.3 空气污染预报现状第13-15页
  1.3 本文的主要研究内容第15-16页
第2章 城市PM_(2.5) 污染规律研究第16-24页
  2.1 引言第16页
  2.2 PM_(2.5) 时间变化规律第16-18页
  2.3 PM_(2.5) 影响因素分析第18-23页
    2.3.1 与天气、风向的关系第18-19页
    2.3.2 与温度、湿度、风力的关系第19-20页
    2.3.3 与其他污染物的关系第20-21页
    2.3.4 采暖对PM_(2.5) 的影响第21-23页
  2.4 本章小结第23-24页
第3章 大气环境中PM_(2.5) 污染成因分析第24-33页
  3.1 引言第24页
  3.2 逐步回归分析第24-30页
    3.2.1 基本原理第24-27页
    3.2.2 实现步骤第27页
    3.2.3 结果分析第27-30页
  3.3 多元线性回归分析第30-32页
  3.4 本章小结第32-33页
第4章 基于主成分分析的PM_(2.5) 特征提取第33-45页
  4.1 引言第33页
  4.2 主成分分析法理论第33-40页
    4.2.1 几何意义第33-36页
    4.2.2 数学模型第36-39页
    4.2.3 实现步骤第39-40页
  4.3 主成分提取第40-44页
    4.3.1 数据预处理第40-41页
    4.3.2 实现过程第41-42页
    4.3.3 结果分析第42-44页
  4.4 本章小结第44-45页
第5章 基于PCA-BP神经网络的PM_(2.5) 浓度预测第45-59页
  5.1 引言第45页
  5.2 神经网络理论特点第45-46页
  5.3 BP神经网络第46-49页
    5.3.1 变量定义第46-47页
    5.3.2 输入信号正向传播第47-48页
    5.3.3 误差反向传播第48-49页
  5.4 实验仿真第49-58页
    5.4.1 数据预处理第51-52页
    5.4.2 网络训练与结果分析第52-55页
    5.4.3 结果对比第55-58页
  5.5 本章小结第58-59页
结论第59-60页
参考文献第60-65页
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果第65-66页
致谢第66页

本篇论文共66页,点击这进入下载页面
 
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