| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 科学意义 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 数据来源和内容 | 第13页 |
| 1.3.1 数据来源 | 第13页 |
| 1.3.2 数据内容 | 第13页 |
| 1.4 本论文的研究内容和结构安排 | 第13-16页 |
| 第2章 相关理论基础 | 第16-28页 |
| 2.1 卡方校验确定影响因子 | 第16-20页 |
| 2.1.1 卡方分布 | 第16页 |
| 2.1.2 卡方校验 | 第16-18页 |
| 2.1.3 空气质量影响因子确定过程 | 第18-20页 |
| 2.2 BP神经网络 | 第20-24页 |
| 2.2.1 BP神经网络的结构 | 第20-21页 |
| 2.2.2 BP神经网络训练过程 | 第21页 |
| 2.2.3 BP神经网络运行流程 | 第21-23页 |
| 2.2.4 BP神经网络的设计 | 第23-24页 |
| 2.2.5 BP神经网络的特点 | 第24页 |
| 2.3 WebSocket通信协议 | 第24-25页 |
| 2.3.1 WebSocket协议介绍 | 第25页 |
| 2.3.2 WebSocket与TCP、Http协议关系 | 第25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-28页 |
| 第3章 关键技术研究 | 第28-36页 |
| 3.1 使用Matlab构建BP神经网络 | 第28-30页 |
| 3.1.1 Matlab数据归一化处理 | 第28-29页 |
| 3.1.2 Matlab实现BP神经网络 | 第29-30页 |
| 3.2 Quartz框架 | 第30-32页 |
| 3.2.1 Quartz基本原理 | 第30-32页 |
| 3.2.2 Quartz框架的优势 | 第32页 |
| 3.3 Java调用Matlab程序 | 第32-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-36页 |
| 第4章 系统的功能需求 | 第36-40页 |
| 4.1 系统总体功能分析 | 第36页 |
| 4.2 数据收集模块需求分析 | 第36-37页 |
| 4.3 空气质量分析模块需求分析 | 第37-38页 |
| 4.4 预测预警模块需求分析 | 第38-39页 |
| 4.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第5章 系统的设计与实现 | 第40-64页 |
| 5.1 系统概述 | 第40页 |
| 5.2 系统开发环境 | 第40页 |
| 5.3 系统的网络结构 | 第40-41页 |
| 5.4 系统体系结构设计 | 第41-42页 |
| 5.5 数据收集模块 | 第42-46页 |
| 5.6 空气质量分析模块 | 第46-50页 |
| 5.6.1 实时监控功能 | 第46-48页 |
| 5.6.2 历史数据查询功能 | 第48-49页 |
| 5.6.3 城市对比功能 | 第49-50页 |
| 5.7 预测预警模块 | 第50-57页 |
| 5.7.1 分析预测功能 | 第50-55页 |
| 5.7.2 监测预警功能 | 第55-57页 |
| 5.8 老方法与改进方法的对比 | 第57-62页 |
| 5.8.1 两种方法影响因子的确定 | 第57页 |
| 5.8.2 两种方法预测模型对比 | 第57-59页 |
| 5.8.3 实验数据项 | 第59-60页 |
| 5.8.4 实验结果 | 第60-61页 |
| 5.8.5 实验对比与结论 | 第61-62页 |
| 5.9 本章小结 | 第62-64页 |
| 结论 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的论文 | 第70-72页 |
| 致谢 | 第72页 |