| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-25页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-21页 |
| 1.2.1 国内外大气环境监测系统研究现状 | 第14-16页 |
| 1.2.2 国内大气环境监测网络存在的问题 | 第16-17页 |
| 1.2.3 国内外大气环境监测站优化选点研究现状 | 第17-21页 |
| 1.3 本文研究内容及章节安排 | 第21-25页 |
| 第二章 VANET大气监测网络平台与车载监测点优选模型 | 第25-51页 |
| 2.1 基于VANET的大气环境监测网络平台 | 第25-33页 |
| 2.1.1 车联网大气环境监测网络体系架构 | 第25页 |
| 2.1.2 后台服务中心 | 第25-28页 |
| 2.1.3 车载终端 | 第28-31页 |
| 2.1.4 PM2.5大气环境监测模块 | 第31-33页 |
| 2.2 车载监测点优选模型设计 | 第33-46页 |
| 2.2.1 空间插值常用方法 | 第33-36页 |
| 2.2.2 车载监测点优选模型设计 | 第36-44页 |
| 2.2.3 城市实时PM2.5空气质量评估方法 | 第44-46页 |
| 2.3 多尺度决策性信息统计方法 | 第46-50页 |
| 2.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第三章 优选车载监测点算法 | 第51-67页 |
| 3.1 遗传算法 | 第51-62页 |
| 3.1.1 遗传算法的基本流程 | 第51-53页 |
| 3.1.2 遗传算法的基本实现方法 | 第53-61页 |
| 3.1.3 遗传算法的优缺点 | 第61-62页 |
| 3.2 模拟退火算法 | 第62-66页 |
| 3.2.1 模拟退火算法的基本流程 | 第62-63页 |
| 3.2.2 模拟退火算法的基本实现方法 | 第63-65页 |
| 3.2.3 模拟退火算法的优缺点 | 第65-66页 |
| 3.3 本章小结 | 第66-67页 |
| 第四章 基于CMAQ数据的车载监测点优化设计 | 第67-97页 |
| 4.1 仿真数据源说明 | 第67-69页 |
| 4.1.1 广州市PM2.5 CMAQ模式数据 | 第67-68页 |
| 4.1.2 中国公里网格人口分布数据 | 第68-69页 |
| 4.1.3 广州市PM2.5国控监测站历史数据 | 第69页 |
| 4.2 优选车载监测点改进的遗传算法设计 | 第69-76页 |
| 4.2.1 染色体的编码 | 第70-72页 |
| 4.2.2 初始种群的产生 | 第72页 |
| 4.2.3 选择算子 | 第72-73页 |
| 4.2.4 交叉算子 | 第73-74页 |
| 4.2.5 变异算子 | 第74页 |
| 4.2.6 构建适应度函数 | 第74-75页 |
| 4.2.7 控制参数的选择 | 第75-76页 |
| 4.3 优选车载监测点改进的遗传算法应用仿真 | 第76-82页 |
| 4.4 优选车载监测点混合遗传模拟退火算法设计 | 第82-85页 |
| 4.4.1 新解的产生方式 | 第83页 |
| 4.4.2 新解的接受 | 第83-85页 |
| 4.4.3 参数设置 | 第85页 |
| 4.5 优选车载监测点混合遗传模拟退火算法应用仿真 | 第85-91页 |
| 4.6 两种算法的优化仿真结果对比与性能分析 | 第91-96页 |
| 4.7 本章小结 | 第96-97页 |
| 第五章 总结与展望 | 第97-99页 |
| 参考文献 | 第99-103页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第103-104页 |
| 致谢 | 第104-105页 |
| 附件 | 第105页 |