| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本文研究目的和主要工作 | 第13-15页 |
| 第2章 相关基础知识 | 第15-26页 |
| 2.1 样本数据的预处理 | 第15-18页 |
| 2.2 时间分析序列 | 第18-22页 |
| 2.3 高斯—马尔科夫线性拟合 | 第22-23页 |
| 2.4 卡尔曼滤波器及其偏差调整理论 | 第23-24页 |
| 2.5 高斯扩散模型 | 第24-25页 |
| 2.6 运行环境MATLAB简介 | 第25页 |
| 2.7 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 基于KF的ARIMA—GM雾霾预测模型及其应用 | 第26-45页 |
| 3.1 基于KF的ARIMA—GM雾霾预测模型设计 | 第26-31页 |
| 3.1.1 基于ARIMA模型的雾霾预测模型 | 第27-29页 |
| 3.1.2 高斯-马尔科夫模型预测的建模步骤 | 第29-30页 |
| 3.1.3 改进的卡尔曼滤波偏差调整 | 第30-31页 |
| 3.2 预测模型应用 | 第31-43页 |
| 3.2.1 数据的描述和预处理 | 第31-33页 |
| 3.2.2 模型模拟预测 | 第33-35页 |
| 3.2.3 时间序列ARIMA的预测模拟 | 第35-37页 |
| 3.2.4 高斯-马尔科夫线性预测模拟 | 第37-40页 |
| 3.2.5 预测值的偏差调整 | 第40-43页 |
| 3.3 本章小结 | 第43-45页 |
| 第4章 改进的高斯扩散模型及其应用 | 第45-53页 |
| 4.1 改进的高斯扩散模型 | 第45-47页 |
| 4.2 模型的应用实现 | 第47-52页 |
| 4.2.1 雾霾的扩散消失模型数据的预处理 | 第47-50页 |
| 4.2.2 雾霾扩散模型实现以及结果分析 | 第50-52页 |
| 4.3 本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 雾霾预测系统的需求功能展示 | 第53-57页 |
| 5.1 功能实现 | 第53-56页 |
| 5.2 本章小结 | 第56-57页 |
| 第6章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 6.1 工作总结 | 第57-58页 |
| 6.2 进一步工作 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 致谢 | 第62页 |