空气质量指数区间预测模型的研究与应用
| 中文摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第7-8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-9页 |
| 1.3 文章结构安排 | 第9-10页 |
| 1.4 文章主要贡献 | 第10-11页 |
| 第二章 神经网络模型理论 | 第11-17页 |
| 2.1 BP神经网络简介 | 第11-12页 |
| 2.2 BP神经网络学习过程 | 第12-14页 |
| 2.3 BP神经网络公式推导 | 第14-16页 |
| 2.4 BP神经网络缺陷与改进措施 | 第16-17页 |
| 第三章 分解与优化算法理论 | 第17-22页 |
| 3.1 灰狼优化算法简介 | 第17-20页 |
| 3.2 小波分解技术 | 第20-22页 |
| 3.2.1 小波变换 | 第20-21页 |
| 3.2.2 小波基函数 | 第21-22页 |
| 第四章 实证研究与应用 | 第22-36页 |
| 4.1 背景知识介绍 | 第22-27页 |
| 4.1.1 空气质量指数介绍 | 第22-24页 |
| 4.1.2 数据获取城市介绍 | 第24-25页 |
| 4.1.3 区间预测指标介绍 | 第25-26页 |
| 4.1.4 数据分析步骤及框架图 | 第26-27页 |
| 4.2 数据描述及预处理 | 第27-29页 |
| 4.3 数据分解 | 第29-31页 |
| 4.4 数据预测 | 第31-32页 |
| 4.5 模型评价 | 第32-36页 |
| 第五章 总结与展望 | 第36-38页 |
| 5.1 文章总结 | 第36-37页 |
| 5.2 研究展望 | 第37-38页 |
| 参考文献 | 第38-41页 |
| 致谢 | 第41页 |
