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面向PM2.5空气污染分析的多重分形方法研究

致谢第9-10页
摘要第10-12页
ABSTRACT第12-13页
第一章 绪论第19-34页
    1.1 研究背景及意义第19-21页
    1.2 国内外研究现状第21-31页
        1.2.1 多重分形理论第21-26页
        1.2.2 PM2.5研究进展第26-27页
        1.2.3 分形技术在气象环境中的应用第27-31页
    1.3 研究内容与结构安排第31-34页
        1.3.1 主要研究内容第31-32页
        1.3.2 论文结构安排第32-34页
第二章 面向PM2.5日均浓度的非对称MF-DMA分析第34-45页
    2.1 引言第34页
    2.2 MF-DMA方法第34-36页
    2.3 非对称MF-DMA方法第36-38页
    2.4 基于非对称MF-DMA的PM2.5日均浓度分析第38-44页
        2.4.1 数据描述第38页
        2.4.2 实验结果与分析第38-44页
    2.5 本章小结第44-45页
第三章 面向PM2.5影响因素的分形属性选择方法分析第45-65页
    3.1 引言第45-46页
    3.2 分形属性选择方法第46-47页
    3.3 多重分形维数第47-48页
    3.4 和声搜索算法第48-50页
    3.5 基于多重分形维数和和声搜索算法的属性选择方法第50-54页
        3.5.1 目标函数的构建第50-51页
        3.5.2 初始化和声记忆库第51页
        3.5.3 参数的动态调整第51页
        3.5.4 即兴创作过程第51-52页
        3.5.5 不可行和声的修复第52页
        3.5.6 算法步骤第52-53页
        3.5.7 计算复杂度分析第53-54页
    3.6 基于多重分形维数和和声搜索算法的属性选择方法性能验证第54-59页
        3.6.1 数据集与参数设置第54-55页
        3.6.2 与其他分形属性选择方法的对比实验第55-56页
        3.6.3 与其他属性选择方法的对比实验第56-59页
    3.7 PM2.5的影响因素及日均浓度预测第59-64页
    3.8 本章小结第64-65页
第四章 面向PM2.5与气象条件关系的基于WPTMM的联合多重分形分析第65-82页
    4.1 引言第65页
    4.2 小波包变换模极大值(WPTMM)第65-69页
        4.2.1 小波变换与小波包变换第65-67页
        4.2.2 小波变换模极大值(WTMM)第67-69页
        4.2.3 小波包变化模极大值(WPTMM)第69页
    4.3 联合多重分形第69-70页
    4.4 基于WPTMM的联合多重分形方法第70-75页
        4.4.1 基于WPTMM的联合多重分形方法第70-72页
        4.4.2 基于WPTMM的联合多重分形方法的有效性检验第72-75页
    4.5 基于WPTMM的联合多重分形方法分析PM2.5与气象条件关系第75-81页
        4.5.1 数据来源第75页
        4.5.2 实验结果与分析第75-81页
    4.6 本章小结第81-82页
第五章 面向PM2.5与气象条件关系的MF-DCCA及MF-ADCCA分析第82-97页
    5.1 引言第82-83页
    5.2 MF-DCCA方法第83-86页
        5.2.1 DFA方法第83-84页
        5.2.2 DCCA方法第84-85页
        5.2.3 MF-DCCA方法第85-86页
    5.3 MF-ADCCA方法第86-88页
    5.4 实验分析第88-95页
        5.4.1 数据描述第88-89页
        5.4.2 交叉相关性检验第89-91页
        5.4.3 基于MF-DCCA的PM2.5与气象条件关系分析第91-93页
        5.4.4 基于MF-ADCCA的PM2.5与气象条件关系分析第93-95页
    5.5 本章小结第95-97页
第六章 总结与展望第97-99页
    6.1 论文工作总结第97-98页
    6.2 展望第98-99页
参考文献第99-111页
攻读博士学位期间参加的科研工作和发表论文情况第111-112页

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