| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 第一章 大气污染物浓度的预测研究 | 第8-13页 |
| ·研究现状 | 第9页 |
| ·数值方法 | 第9-10页 |
| ·统计学方法 | 第10-11页 |
| ·基于神经网络技术的方法 | 第11-12页 |
| ·小结 | 第12-13页 |
| 第二章 人工神经网络模型 | 第13-16页 |
| ·神经网络结构 | 第13页 |
| ·神经网络的分类 | 第13-14页 |
| ·神经网络的仿真、学习和训练 | 第14页 |
| ·建模工具MATLAB简介 | 第14-16页 |
| 第三章 神经网络对PM_(10)影响因子的相关性分析 | 第16-24页 |
| ·模型建立 | 第16-18页 |
| ·影响因子确立 | 第18页 |
| ·实验结果分析 | 第18-22页 |
| ·小结 | 第22-24页 |
| 第四章 PM_(10)预测模型的建立 | 第24-33页 |
| ·综合模型建立 | 第24-26页 |
| ·实验结果和讨论 | 第26-28页 |
| ·小结 | 第28-33页 |
| 第五章 模型的预测应用 | 第33-36页 |
| 第六章 结论及展望 | 第36-38页 |
| ·结论 | 第36-37页 |
| ·展望 | 第37-38页 |
| 参考文献 | 第38-42页 |
| 致谢 | 第42-43页 |
| 附图1 | 第43-49页 |
| 附图2 | 第49-52页 |
| 源程序 | 第52-55页 |