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基于优化深度置信网络的空气质量指数预测模型研究

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基于优化深度置信网络的空气质量指数预测模型研究
论文目录
 
摘要第1-6页
abstract第6-9页
第1章 绪论第9-17页
  1.1 空气质量指数第9-10页
  1.2 研究概况第10-15页
    1.2.1 我国空气质量现状第10-11页
    1.2.2 研究背景及意义第11-12页
    1.2.3 国内外研究现状第12-15页
  1.3 研究内容及论文结构安排第15-17页
    1.3.1 研究内容第15页
    1.3.2 论文结构安排第15-17页
第2章 相关理论分析第17-43页
  2.1 集成自回归平均滑动模型第17-21页
    2.1.1 时间序列概念第17-18页
    2.1.2 模型原理第18-19页
    2.1.3 模型识别第19-21页
  2.2 神经网络模型第21-29页
    2.2.1 多层感知器结构第24-25页
    2.2.2 误差反向传播算法第25-29页
  2.3 深度学习模型第29-37页
    2.3.1 受限玻尔兹曼机第30-34页
    2.3.2 深度置信网络第34-37页
  2.4 差分进化算法第37-41页
    2.4.1 标准DE算法步骤描述第37-38页
    2.4.2 标准DE算法伪代码及流程图第38-41页
  2.5 模型预测精度指标第41-42页
  2.6 本章小结第42-43页
第3章 数据的获取和预处理第43-50页
  3.1 数据的获取第43-44页
  3.2 数据的预处理第44-49页
    3.2.1 数据的标准化第44-46页
    3.2.2 数据的划分第46-47页
    3.2.3 AQI数值与气象数据相关性分析第47-49页
  3.3 本章小结第49-50页
第4章 空气质量指数预测模型建立第50-69页
  4.1 ARIMA预测模型第50-56页
    4.1.1 预测步骤第50页
    4.1.2 模型建立第50-55页
    4.1.3 预测结果第55-56页
  4.2 BP神经网络预测模型第56-60页
    4.2.1 预测步骤第56页
    4.2.2 模型建立第56-59页
    4.2.3 预测结果第59-60页
  4.3 深度置信网络预测模型第60-66页
    4.3.1 预测步骤第60-62页
    4.3.2 模型建立第62-65页
    4.3.3 预测结果第65-66页
  4.4 模型对比第66-68页
    4.4.1 模型评价指标对比第66-67页
    4.4.2 空气质量指数等级评定第67-68页
    4.4.3 模型预测结果评价第68页
  4.5 本章小结第68-69页
第5章 深度置信网络预测模型的优化第69-81页
  5.1 DE-DBN模型建立第69-75页
    5.1.1 种群个体编码第69页
    5.1.2 适应度函数第69-70页
    5.1.3 控制参数的改进第70-75页
  5.2 预测步骤及参数设置第75-77页
    5.2.1 DE-DBN模型预测步骤第75-76页
    5.2.2 DE-DBN算法流程第76页
    5.2.3 DE-DBN参数设置第76-77页
  5.3 预测结果第77-78页
  5.4 模型对比第78-80页
    5.4.1 模型评价指标对比第78-80页
    5.4.2 空气质量指数等级评定第80页
    5.4.3 模型预测结果评价第80页
  5.5 本章小结第80-81页
总结及展望第81-82页
致谢第82-83页
参考文献第83-86页

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