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基于卷积神经网络的雾霾时空演化预测方法研究

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基于卷积神经网络的雾霾时空演化预测方法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
abstract第6-10页
第一章 绪论第10-17页
  1.1 研究工作的背景与意义第10-11页
  1.2 雾霾时空演化预测的国内外研究历史与现状第11-15页
    1.2.1 国内研究现状第12-14页
    1.2.2 国外研究现状第14-15页
  1.3 论文的主要工作第15页
  1.4 本论文的结构安排第15-17页
第二章 基于卷积神经网络的雾霾等级分类研究第17-35页
  2.1 研究区域与数据选择第17-20页
    2.1.1 研究区域的选择第17-18页
    2.1.2 数据的选择第18-20页
  2.2 数据处理方法及反演第20-24页
    2.2.1 数据预处理方法第21-22页
    2.2.2 AOD反演结果与雾霾浓度相关性分析第22-24页
  2.3 卷积神经网络的雾霾浓度分类法第24-34页
    2.3.1 卷积神经网络的数据处理第25-27页
    2.3.2 卷积神经网络的结构第27-31页
    2.3.3 参数调节方法第31-32页
    2.3.4 结果分析对比第32-34页
  2.4 本章小结第34-35页
第三章 基于卷积神经网络的雾霾等级预测研究第35-50页
  3.1 数据的选择与处理第35-38页
    3.1.1 数据的选择及标定第35-36页
    3.1.2 遥感数据去云处理第36-37页
    3.1.3 一维数据处理第37-38页
  3.2 卷积-回归网络对雾霾等级的分析及预测第38-41页
    3.2.1 卷积回归网络的结构及特征第38-39页
    3.2.2 损失函数及结果分析第39-41页
  3.3 时域一维卷积神经网络对雾霾的时间序列的分析及预测第41-49页
    3.3.1 一维卷积神经网络预测的理论研究第41-43页
    3.3.2 一维卷积神经网络的结构第43-44页
    3.3.3 一维卷积神经网络的优势分析第44-47页
    3.3.4 一维卷积方法对雾霾浓度的预测第47-49页
  3.4 本章小结第49-50页
第四章 基于多卷积联合神经网络的雾霾空间分析第50-66页
  4.1 数据的处理与标定第50-51页
  4.2 多卷积神经网络联合的结构及输出结果分析第51-55页
    4.2.1 多卷积联合神经网络的结构第51-52页
    4.2.2 结果分析第52-55页
  4.3 雾霾等级的空间分析第55-64页
    4.3.1 雾霾浓度空间自相关分析第56-59页
    4.3.2 空间自相关实验结果第59-64页
  4.4 本章小结第64-66页
第五章 全文总结与展望第66-68页
  5.1 全文总结第66-67页
  5.2 后续工作展望第67-68页
致谢第68-69页
参考文献第69-74页
攻读硕士学位期间取得的成果第74页

本篇论文共74页,点击这进入下载页面
 
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