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大气细颗粒物在线监测仪器及预测模型的关键技术研究

中文摘要第4-5页
ABSTRACT第5页
第一章 绪论第9-16页
    1.1 课题背景第9-11页
    1.2 大气细颗粒物的性质、危害及来源第11-12页
    1.3 大气细颗粒物浓度监测及预测技术发展与现状第12-14页
    1.4 论文的主要工作第14-16页
第二章 大气细颗粒物浓度监测仪器的设计第16-31页
    2.1 β 射线物理性质第16-18页
    2.2 β 射线吸收技术原理第18-20页
    2.3 大气细颗粒物浓度监测仪器的基本结构第20-30页
        2.3.1 仪器的总体设计方案第20-21页
        2.3.2 恒流采样系统第21-25页
        2.3.3 β 射线检测系统第25-27页
        2.3.4 滤纸适配器系统第27-28页
        2.3.5 动态加热系统第28-30页
    2.4 本章小结第30-31页
第三章 大气细颗粒物浓度监测仪器的准确性研究第31-39页
    3.1 仪器测量的准确性研究第31-37页
        3.1.1 研究的选材和方法第31-32页
        3.1.2 影响质量吸收系数的因素分析第32-37页
    3.2 仪器的标定和校准第37-38页
    3.3 本章小结第38-39页
第四章 大气细颗粒物浓度预测技术研究第39-56页
    4.1 神经网络预测概述第39-45页
        4.1.1 BP神经网络模型原理第40-43页
        4.1.2 RBF神经网络模型原理第43-45页
    4.2 预测模型的数据处理第45-47页
        4.2.1 影响因子分析第45-46页
        4.2.2 模型数据预处理第46-47页
    4.3 MATLAB实现及分析比较第47-55页
        4.3.1 BP神经网络模型预测第47-49页
        4.3.2 RBF神经网络模型预测第49-50页
        4.3.3 BP和RBF神经网络预测模型对比第50-55页
    4.4 本章小结第55-56页
第五章 总结与展望第56-58页
    5.1 研究工作总结第56-57页
    5.2 工作展望第57-58页
参考文献第58-62页
发表论文和参加科研情况说明第62-63页
附录第63-66页
致谢第66-67页

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