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基于二次去噪及多目标优化的混合模型在空气污染预警系统中的研究及应用

摘要第2-4页
Abstract第4-6页
1 绪论第9-23页
    1.1 研究背景与研究意义第9-13页
        1.1.1 主要空气污染物的介绍第9-10页
        1.1.2 空气污染物的主要来源第10-11页
        1.1.3 空气污染的危害第11-13页
        1.1.4 研究意义第13页
    1.2 研究现状第13-20页
        1.2.1 污染物浓度预测方法的研究现状第14-19页
        1.2.2 空气质量评估方法的研究现状第19-20页
    1.3 本文研究思路第20-21页
    1.4 本文的研究内容及安排第21-23页
2 污染物浓度数据预处理第23-30页
    2.1 空气污染数据初步去噪第23-26页
        2.1.1 奇异值分解第24页
        2.1.2 奇异谱分析的过程第24-26页
    2.2 空气污染数据二次去噪第26-30页
        2.2.1 本征模态函数第27页
        2.2.2 经验模态分解第27-28页
        2.2.3 集合经验模态分解第28-30页
3 多目标优化算法及预测方法的介绍第30-39页
    3.1 多目标蚁狮优化算法第30-34页
        3.1.1 多目标优化问题的相关概念第30-31页
        3.1.2 多目标蚁狮优化算法第31-34页
    3.2 基于极限学习机的预测算法第34-38页
        3.2.1 矩阵的L_(2,1)范数第34-37页
        3.2.2 构建L_(2,1)RF-ELM预测算法第37-38页
    3.3 L_(2,1)RF-ELM算法的优化第38-39页
4 空气质量评估及空气污染早期预警系统的应用第39-58页
    4.1 模糊综合评估系统的构建第39-42页
    4.2 模糊综合评判的应用第42-43页
    4.3 预测性能的评价标准第43-44页
    4.4 数据描述第44-45页
    4.5 北京空气污染的预测及空气质量的评估第45-49页
        4.5.1 预测模型的比较第45-47页
        4.5.2 北京空气质量的模糊综合评估第47-49页
    4.6 上海和广州的空气污染预测与空气质量评估第49-58页
        4.6.1 上海和广州的空气污染预测第49-54页
        4.6.2 上海和广州的空气质量综合评估第54-58页
5 结论与建议第58-60页
    5.1 结论第58-59页
    5.2 建议第59-60页
在学期间发表的科研成果第60-61页
参考文献第61-70页
后记第70-71页

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