声明
摘要
1．1研究背景和意义
1．2国内外研究综述
1．2．1模糊信息粒化
1．2．2空气质量指数预测
1．3文章结构与创新点
1．3．2创新点
第二章空气质量指数预测模型理论
2．1模糊信息粒化模型
2．1．1划分时间窗口
2．1．2模糊化
2．2时间序列模型
2．2．1 ARIMA模型结构
2．3．2 SVR模型
2．2．3 ARIMA模型建模
2．3支持向量机
2．3．1 SVM模型
2．3．2 SVR模型
2．3．3 SVM模型参数寻优
2．4模型评价指标
2．5本章小结
第三章空气质量指数预测分析
3．1数据来源与分析思路
3．1．1空气质量指数影响因素
3．1．2数据来源
3．1．3分析思路
3．2空气质量指数预测模型
3．2．1 AQI模糊信息粒化
3．2．2 ARIMA模型预测
3．2．3 SVR模型预测
3．2．4 ARIMA-SVR组合模型预测
3．3模型结果对比分析
3．4模型实际应用
3．5本章小结
4．1总结
4．2展望
参考文献
致谢
山东大学;
