声明
第一章 绪论
1.1 研究背景和意义
1.2 国内外研究现状
1.3 本文结构安排
第二章 研究方法
2.1 逐步回归分析
2.2 时间序列分析
2.3 BP神经网络
2.4 预测评估标准
第三章 成都市PM2.5浓度的时间分布特征
3.1 数据来源与预处理
3.2 PM2.5浓度的时间分布特征
第四章 成都市PM2.5浓度的影响因素分析
4.1 PM2.5浓度与其余大气污染物间的相关性分析
4.2 PM2.5浓度与气象因素的相关性分析
4.3 PM2.5浓度的逐步回归分析
第五章 成都市PM2.5浓度的预测
5.1 基于ARIMA模型的PM2.5浓度预测
5.2 基于影响因素预测的PM2.5浓度BP神经网络预测
5.3 结果对比
第六章 总结与展望
6.1 论文总结
6.2 展望
参考文献
致谢
兰州大学;
