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基于非正态分布假设下的高浓度地表臭氧预报模型的应用

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-15页
第一章 绪论第15-25页
   ·引言第15-16页
   ·地表臭氧形成的影响因素第16-17页
     ·地表臭氧和前体物的来源第16-17页
     ·地表臭氧形成的气象影响因素第17页
   ·高浓度地表臭氧危害第17-18页
   ·地表臭氧浓度超限定义及数据特点第18-20页
     ·地表臭氧浓度超限定义第18-19页
     ·数据特点第19-20页
   ·地表臭氧浓度统计预报模型第20-22页
     ·多元线性回归模型第20-21页
     ·主元分析法第21-22页
     ·其他统计模型第22页
   ·论文主要工作第22-25页
     ·研究意义第22-23页
     ·主要研究内容第23页
     ·文章结构第23-25页
第二章 基于PCA主元空间的非参数T~2控制限法和广义线性混合模型第25-43页
   ·基于PCA主元空间的非参数T~2控制限法第25-33页
     ·主元分析法第25-28页
     ·基于成功因子的交叉验证法第28-29页
     ·非参数T~2控制限第29-32页
     ·过程变化因子第32页
     ·模型建立第32-33页
   ·广义线性混合模型第33-39页
     ·广义线性混合模型简介第33-34页
     ·聚类算法第34-37页
     ·广义线性极值理论第37-38页
     ·模型建立第38-39页
   ·评价指标第39-40页
   ·小结第40-43页
第三章 研究地区臭氧及其前体物说明第43-49页
   ·研究地区第43-46页
     ·Livermore盆地第43-44页
     ·休斯顿地区第44-46页
   ·地表臭氧浓度及监测数据特点第46-48页
     ·Livermore盆地第46-47页
     ·休斯顿地区第47-48页
   ·小结第48-49页
第四章 基于PCA主元空间的非参数T~2控制限法和广义线性混合模型的应用第49-63页
   ·基于主元分析的预报模型第49-55页
     ·不同主元选取方法的结果第49-51页
     ·不同的变量组合对模型性能的影响第51-53页
     ·基于PCA主元空间的非参数T~2控制限法的预报结果第53-55页
   ·广义线性混合模型第55-58页
     ·基于动态PCA原型的有监督分类过程第55页
     ·广义线性混合模型预测结果第55-58页
   ·基于PCA主元空间的非参数T~2控制限法与GLMM模型的对比第58-61页
     ·Livermore盆地结果对比第59-60页
     ·休斯顿地区结果对比第60-61页
   ·小结第61-63页
第五章 结论与展望第63-65页
参考文献第65-71页
致谢第71-73页
研究成果及发表的学术论文第73-75页
作者与导师简介第75-77页
附件第77-78页

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