| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-19页 |
| ·课题的研究背景和意义 | 第9-10页 |
| ·研究区域概况 | 第10-12页 |
| ·相关研究的发展和国内外研究现状 | 第12-17页 |
| ·空气污染预报国内外研究动态 | 第12-13页 |
| ·空气污染预报研究进展 | 第13-15页 |
| ·人工神经网络在空气污染预测中的应用与研究进展 | 第15-17页 |
| ·论文主要研究内容与组织安排 | 第17-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第2章人工神经网络理论 | 第19-39页 |
| ·神经网络的发展历史 | 第19-20页 |
| ·启蒙时期：20 世纪40 年代—20 世纪60 年代 | 第19页 |
| ·低潮时期：20 世纪60 年代—20 世纪70 年代 | 第19-20页 |
| ·第二次研究高潮：20 世纪80 年代-至今 | 第20页 |
| ·神经网络基本原理 | 第20-27页 |
| ·神经网络的生物基础 | 第20-22页 |
| ·人工神经元模型 | 第22-24页 |
| ·人工神经网络模型 | 第24-27页 |
| ·误差反向传播（BP）神经网络 | 第27-33页 |
| ·BP神经网络结构描述 | 第27-28页 |
| ·标准BP算法数学描述 | 第28-30页 |
| ·标准BP算法的改进 | 第30-32页 |
| ·BP算法训练网络步骤 | 第32-33页 |
| ·自组织竞争神经网络 | 第33-37页 |
| ·自组织竞争神经网络结构 | 第33-34页 |
| ·竞争学习原理 | 第34-36页 |
| ·自组织竞争神经网络训练 | 第36-37页 |
| ·基于MATLAB的人工神经网络的实现 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第3章空气污染预报神经网络的选型、结构和数据准备研究 | 第39-57页 |
| ·网络模型选择 | 第39页 |
| ·数据准备 | 第39-45页 |
| ·数据清洗与选择 | 第41-43页 |
| ·数据预处理 | 第43-45页 |
| ·预报网络模型的构造 | 第45-46页 |
| ·预报网络结构参数的选取 | 第46-50页 |
| ·BP网络层数的选取 | 第47页 |
| ·输入输出节点的选取 | 第47-48页 |
| ·隐层节点的选取 | 第48-49页 |
| ·传递函数的选取 | 第49-50页 |
| ·结果分析与比较 | 第50-56页 |
| ·不同学习方法的结果比较 | 第51-55页 |
| ·不同隐节点的结果比较 | 第55-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第4 章空气污染预报神经网络训练及影响因素研究 | 第57-71页 |
| ·初始权值的设定 | 第57-58页 |
| ·训练过程结束的控制参数 | 第58-59页 |
| ·提前停止法提高网络泛化能力 | 第59-60页 |
| ·分季节预报提高网络预测性能 | 第60-61页 |
| ·采用自组织竞争网络划分季节 | 第60-61页 |
| ·分季节建模 | 第61页 |
| ·PM_(2.5)污染预报网络的应用 | 第61-62页 |
| ·影响建模的因素分析及可能的建模改进方法 | 第62-70页 |
| ·扩大样本集对建模的影响 | 第62-64页 |
| ·去除噪声对建模的影响 | 第64-66页 |
| ·气象因素对建模的影响 | 第66-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 第5 章其他污染物预报网络建模应用 | 第71-79页 |
| ·PM_(10)空气污染预报网络的建立 | 第71-73页 |
| ·NOX空气污染预报网络的建立 | 第73-75页 |
| ·O_3气污染预报网络的建立 | 第75-77页 |
| ·本章小结 | 第77-79页 |
| 结论 | 第79-81页 |
| 参考文献 | 第81-86页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第86-87页 |
| 致谢 | 第87页 |
