莫高窟洞窟湿度特征分析及预测方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第12-14页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第13-14页 |
| 1.2 具体研究工作 | 第14-16页 |
| 1.2.1 研究目标 | 第14页 |
| 1.2.2 研究内容 | 第14-16页 |
| 1.3 创新点 | 第16-17页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第17-18页 |
| 第2章 研究现状与相关技术 | 第18-31页 |
| 2.1 敦煌莫高窟文物保护概览 | 第18-21页 |
| 2.1.1 莫高窟文物保护现状 | 第18-19页 |
| 2.1.2 基于物联网的莫高窟微气象环境监测体系 | 第19-21页 |
| 2.2 环境因素湿度研究现状 | 第21-24页 |
| 2.2.1 莫高窟湿度特点研究现状 | 第21-22页 |
| 2.2.2 湿度预测研究现状 | 第22-24页 |
| 2.3 相关技术 | 第24-30页 |
| 2.3.1 空气交换率分析 | 第24-26页 |
| 2.3.2 神经网络模型 | 第26-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 莫高窟洞窟湿度变化特征研究 | 第31-43页 |
| 3.1 洞窟内外湿度长期变化趋势分析 | 第32-34页 |
| 3.2 降雨对洞窟内湿度变化的影响 | 第34-39页 |
| 3.2.1 洞窟内外湿度相关性分析 | 第35-37页 |
| 3.2.2 降雨前变化分析 | 第37-39页 |
| 3.3 游客对洞窟内湿度影响 | 第39-41页 |
| 3.4 洞窟层数对洞窟内湿度影响 | 第41-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 基于空气交换率的洞窟湿度预测 | 第43-56页 |
| 4.1 二氧化碳浓度预测模型 | 第43-45页 |
| 4.1.1 现代通风系统环境 | 第43-44页 |
| 4.1.2 洞窟自然通风环境 | 第44-45页 |
| 4.2 基于空气交换率的湿度预测算法 | 第45-48页 |
| 4.2.1 计算空气交换率 | 第46-47页 |
| 4.2.2 湿度预测模型 | 第47-48页 |
| 4.3 实验验证 | 第48-54页 |
| 4.3.1 数据预处理 | 第48-50页 |
| 4.3.2 实验过程 | 第50-51页 |
| 4.3.3 实验结果及分析 | 第51-54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-56页 |
| 第5章 基于循环神经网络的洞窟湿度预测 | 第56-71页 |
| 5.1 长短期记忆(LSTM)模型 | 第56-58页 |
| 5.2 基于LSTM的湿度预测模型 | 第58-61页 |
| 5.2.1 整体框架 | 第58页 |
| 5.2.2 网络结构设计 | 第58-61页 |
| 5.3 实验准备 | 第61-62页 |
| 5.3.1 实验环境和度量指标 | 第61页 |
| 5.3.2 数据预处理 | 第61页 |
| 5.3.3 参数确定 | 第61-62页 |
| 5.4 实验结果及分析 | 第62-70页 |
| 5.4.1 不同月份预测 | 第63-65页 |
| 5.4.2 晚间时段预测 | 第65-67页 |
| 5.4.3 不同洞窟预测 | 第67-69页 |
| 5.4.4 预测效果对比分析 | 第69-70页 |
| 5.5 本章小结 | 第70-71页 |
| 第6章 总结与展望 | 第71-73页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第71页 |
| 6.2 工作展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-76页 |
| 攻读硕士学位期间主要的研究成果 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77页 |
