基于递归神经网络的空气质量分类预测研究

摘要	第3-4页
abstract	第4页
第1章 绪论	第7-15页
1.1 研究背景和意义	第7-9页
1.2 国内外研究现状	第9-13页
1.3 研究内容和研究框架	第13-15页
第2章 相关理论和方法	第15-21页
2.1 机器学习	第15-16页
2.2 深度学习	第16-17页
2.3 神经网络	第17-18页
2.4 支持向量机	第18-19页
2.5 随机森林模型	第19页
2.6 本章小结	第19-21页
第3章 空气质量分类预测的模型建立	第21-27页
3.1 数据预处理	第21-22页
3.2 递归神经网络	第22-24页
3.3 分析与评价	第24-25页
3.4 本章小结	第25-27页
第4章 模型实验	第27-47页
4.1 数据信息	第27-33页
4.2 实验结果与分析	第33-44页
4.2.1 不同预测模型的实验结果	第33-36页
4.2.2 不同序列长度的实验结果	第36-38页
4.2.3 不同特征组合的实验结果	第38-42页
4.2.4 递归神经网络模型的序列效果比较	第42-44页
4.3 本章小结	第44-47页
第5章 结论与展望	第47-49页
5.1 研究结论	第47-48页
5.2 研究展望	第48-49页
参考文献	第49-57页
发表论文和参加科研情况说明	第57-59页
致谢	第59页