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基于相空间重构的PM2.5多元混沌时序预测研究

摘要第8-9页
Abstract第9-10页
1 绪论第11-18页
    1.1 研究背景及意义第11-13页
    1.2 国内外研究现状第13-16页
        1.2.1 空气污染物预测研究现状第13-14页
        1.2.2 混沌时间序列预测应用研究现状第14-15页
        1.2.3 研究现状述评和思路第15-16页
    1.3 本文研究内容和组织结构第16-18页
2 相关理论基础第18-27页
    2.1 混沌时序应用理论基础第18-19页
    2.2 时序混沌特性识别方法第19-20页
    2.3 相空间重构理论及应用原理第20-23页
        2.3.1 相空间重构技术第20-21页
        2.3.2 典型混沌系统时序预测原理第21-23页
    2.4 相空间重构参数选取方法第23-24页
    2.5 混沌时序神经网络预测方法第24-26页
    2.6 本章小结第26-27页
3 基于相空间重构多元混沌时间序列预测模型构建第27-34页
    3.1 多元混沌时间序列相空间重构第27-28页
    3.2 基于RBF神经网络的多元混沌时间序列模型构建第28-30页
    3.3 预测模型性能评价指标第30页
    3.4 Lorenz系统预测仿真分析第30-33页
    3.5 本章小结第33-34页
4 基于多元混沌时间序列PM2.5浓度的预测第34-52页
    4.1 数据来源第35页
    4.2 数据预处理第35-38页
        4.2.1 多元时间序列缺失数据的填补方法第35-36页
        4.2.2 空气系统时间序列缺失数据填补第36-38页
    4.3 PM2.5浓度及影响因子分析第38-39页
    4.4 空气系统多元相空间重构参数的计算第39-41页
    4.5 空气系统混沌特性识别第41-43页
    4.6 PM2.5浓度预测仿真分析第43-51页
        4.6.1 基于相空间重构多元混沌时间序列PM2.5浓度预测第43-45页
        4.6.2 基于ARIMA模型和多元线性回归的PM2.5浓度预测分析第45-50页
        4.6.3 PM2.5浓度预测仿真结果分析第50-51页
    4.7 本章小结第51-52页
5 总结与展望第52-54页
    5.1 总结第52页
    5.2 展望第52-54页
参考文献第54-58页
附录Ⅰ 多元混沌时间序列相空间重构方法编码第58-59页
附录Ⅱ 基于相空间重构多元混沌时间序列预测模型编码第59-61页
攻读硕士学位期间发表的论文第61-62页
致谢第62页

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