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基于EMD的AQI和PM2.5预测建模研究

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基于EMD的AQI和PM2.5预测建模研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-9页
第一章 引言第9-17页
  1.1 研究背景和意义第9-11页
  1.2 国内外研究现状第11-13页
  1.3 影响PM_(2.5)的因素第13-15页
    1.3.1 气象因素对PM_(2.5)的影响第13-14页
    1.3.2 其他污染物的滞后对PM_(2.5)的影响第14-15页
  1.4 本文主要研究内容第15-16页
  1.5 本文结构设计第16-17页
第二章 方法概述第17-33页
  2.1 灰色关联分析理论第17-18页
  2.2 CEEMD原理第18-21页
    2.2.1 EMD第18-19页
    2.2.2 EEMD第19-20页
    2.2.3 CEEMD第20-21页
  2.3 PSOGSA算法理论第21-27页
    2.3.1 PSO算法第21-22页
    2.3.2 GSA算法第22-25页
    2.3.3 PSOGSA算法第25-27页
  2.4 SVR理论基础第27-29页
  2.5 GRNN理论第29-30页
  2.6 时间序列方法第30-31页
  2.7 模型评价方法第31-33页
第三章 AQI预测建模分析第33-42页
  3.1 AQI数据来源与描述第33-34页
  3.2 AQI建立预测模型步骤第34-37页
  3.3 模型参数第37-40页
    3.3.1 EMD-SVR-Hybrid模型参数第37页
    3.3.2 EMD-IMFs-Hybrid模型参数第37-40页
  3.4 AQI预测结果与比较第40-41页
  3.5 结果分析第41-42页
第四章 PM_(2.5)预测建模分析第42-55页
  4.1 数据来源与描述第42-44页
    4.1.1 数据的选取与设置第42-43页
    4.1.2 基于GCA的影响因素选取第43-44页
  4.2 PM_(2.5)的CEEMD-PSOGSA-SVR-GRNN建模预测第44-49页
    4.2.1 模型建立步骤第46-47页
    4.2.2 数据分解和模型的相关说明第47-49页
  4.3 模型参数介绍第49-52页
    4.3.1 模型参数第49页
    4.3.2 基于PSOGSA的参数优化第49-52页
  4.4 预测结果比较分析第52-54页
  4.5 结果与讨论第54-55页
第五章 总结与展望第55-57页
  5.1 总结第55页
  5.2 展望第55-57页
参考文献第57-61页
在学期间的研究成果第61-62页
致谢第62页

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