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基于PSO Hammerstein模型的PM2.5预报

摘要第4-5页
abstract第5页
引言第8-10页
1 绪论第10-18页
    1.1 研究背景及意义第10-12页
    1.2 国内外研究现状第12-15页
    1.3 本课题研究的主要内容第15-18页
        1.3.1 本文主要工作第15-17页
        1.3.2 本文的组织结构第17-18页
2 数据的获取与预处理第18-22页
    2.1 PM2.5 实际观测值变化特点分析第18-19页
    2.2 数据的归一化处理第19-20页
    2.3 主成分分析(PCA)第20-21页
        2.3.1 PCA简介第20页
        2.3.2 PCA实现过程第20-21页
    2.4 本章小结第21-22页
3 预测模型的建立第22-29页
    3.1 ARMA模型的建立第22-25页
        3.1.1 ARMA模型的介绍第22页
        3.1.2 ARMA模型的初步建立第22-25页
    3.2 Hammerstein模型的建立第25-28页
        3.2.1 Hammerstein模型的介绍第25-28页
        3.2.2 Hammerstein模型的建立第28页
    3.3 本章小结第28-29页
4 模型的辨识与参数估计第29-36页
    4.1 模型的辨识的基本思想第29-31页
    4.2 粒子群优化(PSO)算法介绍第31页
    4.3 PSO算法基本原理及流程图第31-34页
    4.4 PSO算法的参数设置第34页
    4.5 PSO算法的改进第34-35页
    4.6 模型的检验第35页
    4.7 本章小结第35-36页
5 实验过程与结果分析第36-49页
    5.1 数据预处理实验结果与分析第36-38页
    5.2 PSO算法的改进实验结果与分析第38-40页
    5.3 模型的选择实验结果与分析第40-42页
    5.4 模型的定阶实验结果与分析第42-44页
    5.5 模型的参数估计实验结果与分析第44-46页
    5.6 模型的检验实验结果与分析第46-48页
    5.7 本章小结第48-49页
6 结论与展望第49-51页
    6.1 结论第49-50页
    6.2 展望第50-51页
参考文献第51-55页
在学研究成果第55-56页
致谢第56页

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