上海市可吸入颗粒物(PM10)预报方法的研究与比较
| 论文摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| ·研究背景 | 第11页 |
| ·国内外研究进展 | 第11-14页 |
| ·研究目标、内容、路线及特色 | 第14-18页 |
| 第二章 上海市可吸入颗粒物的特征概述 | 第18-36页 |
| ·数据介绍 | 第18页 |
| ·时间分布特征及变化规律 | 第18-23页 |
| ·空间分布特征及变化规律 | 第23-28页 |
| ·影响API指数的常规气象要素分析 | 第28-34页 |
| 小结 | 第34-36页 |
| 第三章 预报因子的构建 | 第36-45页 |
| ·初选预报因子集的构建 | 第36-37页 |
| ·因子筛选及验证 | 第37-43页 |
| 小结 | 第43-45页 |
| 第四章 GA-BP神经网络预报模型 | 第45-57页 |
| ·神经网络的理论基础 | 第45-49页 |
| ·BP神经网络 | 第49-51页 |
| ·GA-BP神经网络 | 第51-56页 |
| 小结 | 第56-57页 |
| 第五章 支持向量机回归预报模型 | 第57-72页 |
| ·统计学理论基础 | 第58-61页 |
| ·支持向量机回归模型的求解过程 | 第61-66页 |
| ·SVM回归模型 | 第66-71页 |
| 小结 | 第71-72页 |
| 第六章 三种预报方法的应用及比较 | 第72-81页 |
| ·三种预报方法的应用 | 第72-76页 |
| ·三种预报模型性能的分析与比较 | 第76-80页 |
| 小结 | 第80-81页 |
| 第七章 结论与展望 | 第81-84页 |
| ·结论 | 第81-82页 |
| ·展望 | 第82-84页 |
| 参考文献 | 第84-89页 |
| 致谢 | 第89页 |
