| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第10-11页 |
| 1.1.1 课题研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 课题目的和意义 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 数值分析方法 | 第12页 |
| 1.2.2 统计分析方法 | 第12-13页 |
| 1.2.3 气象场分析方法 | 第13页 |
| 1.3 存在的问题 | 第13-14页 |
| 1.4 论文研究内容 | 第14-15页 |
| 1.5 论文的组织结构 | 第15-17页 |
| 第2章 相关理论和基础知识 | 第17-24页 |
| 2.1 基本概念 | 第17-19页 |
| 2.1.1 污染物传播机理 | 第17-18页 |
| 2.1.2 空气质量指数 | 第18-19页 |
| 2.2 复杂网络特性 | 第19-21页 |
| 2.3 PageRank算法介绍 | 第21-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-24页 |
| 第3章 基于复杂网络构建大气污染物传播网络模型 | 第24-39页 |
| 3.1 引言 | 第24页 |
| 3.2 数据预处理 | 第24-26页 |
| 3.2.1 传播距离计算方法 | 第24页 |
| 3.2.2 风向夹角计算方法 | 第24-25页 |
| 3.2.3 污染物相关性计算方法 | 第25页 |
| 3.2.4 数据标准化方法 | 第25-26页 |
| 3.3 污染物传播关系分析 | 第26页 |
| 3.4 污染物实时传播路径的获取 | 第26-30页 |
| 3.4.1 传播约束条件分析 | 第27-28页 |
| 3.4.2 污染物实时传播路径挖掘算法 | 第28-30页 |
| 3.5 构建大气污染物传播复杂网络 | 第30-32页 |
| 3.6 算法实例 | 第32-34页 |
| 3.7 实验结果与分析 | 第34-38页 |
| 3.7.1 实验环境配置 | 第34页 |
| 3.7.2 实验数据 | 第34-36页 |
| 3.7.3 实验结果与分析 | 第36-38页 |
| 3.8 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 基于图矩阵的关键传播路径挖掘 | 第39-57页 |
| 4.1 引言 | 第39页 |
| 4.2 基本概念与定义 | 第39-40页 |
| 4.3 基于图矩阵的污染物关键传播路径挖掘 | 第40-51页 |
| 4.3.1 获取污染物传播网络子图 | 第41-43页 |
| 4.3.2 构建有向图矩阵 | 第43-45页 |
| 4.3.3 构建简化图矩阵 | 第45-46页 |
| 4.3.4 挖掘污染物关键传播路径 | 第46-47页 |
| 4.3.5 算法实例 | 第47-51页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第51-56页 |
| 4.4.1 实验环境配置 | 第51页 |
| 4.4.2 实验数据 | 第51页 |
| 4.4.3 实验结果分析 | 第51-56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 第5章 基于StationRank污染物传播网络重要节点挖掘 | 第57-64页 |
| 5.1 引言 | 第57页 |
| 5.2 重要节点评估方法 | 第57-58页 |
| 5.3 基于StationRank的污染物传播网络重要节点挖掘 | 第58-61页 |
| 5.3.1 PageRank算法理论 | 第58页 |
| 5.3.2 PageRank算法改进 | 第58-60页 |
| 5.3.3 StationRank算法实现 | 第60-61页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第61-63页 |
| 5.5 本章小结 | 第63-64页 |
| 结论 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70页 |