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基于机器学习的兰州市空气质量预报方法研究

摘要第3-4页
Abstract第4-5页
第一章 绪论第8-12页
    1.1 研究目的和意义第8页
    1.2 国内外研究现状第8-10页
    1.3 研究内容第10-12页
第二章 资料与方法第12-17页
    2.1 资料来源第12-13页
        2.1.1 空气污染资料第12页
        2.1.2 气象资料第12页
        2.1.3 资料预处理第12-13页
    2.2 研究方法第13-17页
        2.2.1 基于小波变换的污染资料预处理第13-14页
        2.2.2 预报模型算法第14-15页
        2.2.3 集合预报第15-16页
        2.2.4 评价方法第16-17页
第三章 兰州市空气污染物变化特征第17-28页
    3.1 年际变化特征第17-20页
    3.2 年内变化第20-24页
    3.3 周内变化第24-26页
    3.4 6 种污染物相关性分析第26-27页
    3.5 本章小结第27-28页
第四章 空气污染预报模型建立及效果分析第28-45页
    4.1 预报因子的选取第28-30页
    4.2 3 种预报模型比较第30-35页
    4.3 以ECMWF和T639产品为因子建模结果的比较第35-38页
    4.4 小波变换预处理后对预报效果的改进第38-44页
    4.5 本章小结第44-45页
第五章 集合预报及检验第45-61页
    5.1 集合预报模型的建立第45-46页
    5.2 6 种污染物浓度集合预报效果检验第46-55页
    5.3 空气质量指数检验第55-57页
    5.4 空气质量指数等级预报检验第57-59页
    5.5 首要污染物预报检验第59-60页
    5.6 本章小结第60-61页
第六章 结论与讨论第61-63页
    6.1 全文总结第61-62页
    6.2 特色与创新点第62页
    6.3 存在的问题与下一步研究计划第62-63页
参考文献第63-68页
在学期间的科研成果第68-69页
致谢第69页

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