| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-13页 |
| 1.3 课题的主要研究内容 | 第13-14页 |
| 2 神经网络学习算法理论 | 第14-28页 |
| 2.1 人工神经网络概述 | 第14-15页 |
| 2.2 BP 神经网络 | 第15-18页 |
| 2.3 遗传算法（GA）理论 | 第18-23页 |
| 2.4 粒子群算法（PSO）理论 | 第23-27页 |
| 2.6 本章小结 | 第27-28页 |
| 3 GA-PSO-BP 神经网络算法及预测模型设计 | 第28-39页 |
| 3.1 预测模型算法设计 | 第28-34页 |
| 3.2 大气污染物浓度预测模型的设计 | 第34-38页 |
| 3.3 本章小结 | 第38-39页 |
| 4 大气污染物浓度预测结果分析 | 第39-51页 |
| 4.1 数据准备与预处理 | 第39-40页 |
| 4.2 网络的训练及预测结果分析 | 第40-47页 |
| 4.3 其它污染物浓度的预测应用 | 第47-49页 |
| 4.4 结论 | 第49-50页 |
| 4.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 5 总结与展望 | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |