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基于函数型数据分析的京津冀空气污染问题研究

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基于函数型数据分析的京津冀空气污染问题研究
论文目录
 
摘要第1-7页
abstract第7-15页
第1章 绪论第15-27页
  1.1 选题背景与研究意义第15-17页
    1.1.1 选题背景第15-16页
    1.1.2 研究意义第16-17页
  1.2 国内外研究现状综述第17-22页
    1.2.1 国外研究成果综述第18-20页
    1.2.2 国内研究成果综述第20-22页
  1.3 论文的结构安排和主要研究内容第22-25页
    1.3.1 论文的结构安排第23页
    1.3.2 主要研究内容第23-25页
  1.4 论文研究特色与创新点第25-27页
第2章 相关函数型数据分析方法介绍第27-38页
  2.1 函数型数据分析的优势第27-28页
  2.2 函数型数据(Functional data)第28-32页
    2.2.1 希尔伯特空间(Hilbert space)第29-31页
    2.2.2 函数型数据的拟合第31-32页
  2.3 函数型主成分分析(FPCA)第32-36页
    2.3.1 函数型主成分分析的数学模型第33页
    2.3.2 函数型主成分分析的求解推导第33-36页
    2.3.3 以函数型主成分分析为基础的聚类分析第36页
  2.4 函数型线性模型(FLM)第36-38页
第3章 京津冀地区空气污染特征分析第38-65页
  3.1 研究区域的地理位置、气候特征、人口经济概况第38-41页
  3.2 京津冀地区空气污染物浓度变动分析第41-51页
    3.2.1 空气污染物概念第41-42页
    3.2.2 北京市主要空气污染物浓度的变化分析第42-45页
    3.2.3 天津市主要空气污染物的变化分析第45-47页
    3.2.4 河北省主要空气污染物浓度分析第47-49页
    3.2.5 京津冀主要城市空气污染物月均浓度分析第49-51页
  3.3 京津冀地区空气质量级别及首要污染物分析第51-56页
    3.3.1 数据来源与数据分析第51-52页
    3.3.2 2015 年度空气质量级别分析第52-53页
    3.3.3 2015 年度首要污染物分析第53-56页
  3.4 京津冀地区空气质量指数(AQI)的函数型聚类分析第56-62页
    3.4.1 基于函数型主成分分析(FPCA)的函数型数据聚类方法第56-57页
    3.4.2 京津冀地区AQI的函数型数据聚类实现第57-59页
    3.4.3 京津冀地区AQI曲线的函数型聚类结果分析第59-62页
  3.5 京津冀地区空气污染的特征总结第62-65页
    3.5.1 京津冀地区空气污染的时间分布特征第62-63页
    3.5.2 京津冀地区空气污染的空间分布特征第63-65页
第4章 京津冀空气质量变化模式及影响因素分析第65-91页
  4.1 京津冀空气质量变化模式分析第65-72页
    4.1.1 数据来源与数据特征第65-66页
    4.1.2 空气质量的周期变化特征第66-69页
    4.1.3 空气质量变化的函数型主成分分析第69-72页
  4.2 冬季供暖对空气质量影响的效应测算第72-78页
    4.2.1 冬季供暖对PM_(2.5)的影响效应第73-74页
    4.2.2 冬季供暖对SO_2的日均效应测算第74-76页
    4.2.3 冬季供暖对SO_2的周均效应测算第76-77页
    4.2.4 冬季供暖效应总结第77-78页
  4.3 行业从业人口的结构变动与空气污染第78-84页
    4.3.1 北京市行业从业人员现状分析第78-80页
    4.3.2 行业从业人数、SO_2排放数据的拟合分析第80-82页
    4.3.3 函数型数据的相关性分析第82-84页
    4.3.4 人口变动影响因素的分析总结第84页
  4.4 产能结构与空气污染第84-89页
    4.4.1 京津冀地区产业内部结构发展不平衡第85-86页
    4.4.2 京津冀地区煤炭消耗比重大、单位能耗较高第86-87页
    4.4.3 河北省污染排放的因素分解第87-89页
  4.5 本章小结第89-91页
第5章 基于函数型线性模型的污染物排放总量控制第91-111页
  5.1 污染物排放的总量控制研究现状第91-92页
  5.2 响应变量为标量的函数型线性模型第92-98页
    5.2.1 模型构建第93页
    5.2.2 模型推断第93-97页
    5.2.3 拟合优度检验第97-98页
  5.3 基于模型的实证分析第98-102页
    5.3.1 数据来源与数据特征第98-99页
    5.3.2 二氧化硫和PM_(2.5)之间的响应关系第99-101页
    5.3.3 氮氧化物和PM_(2.5)之间的响应关系第101-102页
  5.4 京津冀大气污染物排放的总量控制预测第102-109页
    5.4.1 京津冀大气污染物排放的现状分析第103-104页
    5.4.2 基于空气质量的污染物排放总量预测第104-109页
    5.4.3 2017 年京津冀PM_(2.5)浓度既定目标的可达性分析第109页
  5.5 本章小结第109-111页
第6章 京津冀空气污染合作治理博弈分析第111-131页
  6.1 概述第111-112页
  6.2 一主多从Stackelberg博弈模型简介第112-114页
  6.3 带有奖惩机制的空气污染合作治理博弈模型构建第114-121页
    6.3.1 基本假设和一些基本指标变量的设定第115页
    6.3.2 线性惩罚函数的设定与原理第115-116页
    6.3.3 模型的目标函数分析第116-117页
    6.3.4 一主多从Stackelberg博弈模型的建立第117-119页
    6.3.5 一主多从Stackelberg博弈模型的求解第119-121页
  6.4 京津冀排污选择模型实证分析第121-129页
    6.4.1 排污的经济效益函数构建第122-125页
    6.4.2 减排的污染治理成本函数构建第125-127页
    6.4.3 工业二氧化硫排放的优化模型第127-129页
  6.5 本章小结第129-131页
结论第131-134页
参考文献第134-144页
攻读博士学位期间取得的研究成果第144-145页
致谢第145-146页
作者简介第146-147页

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