基于改进QPSO_RBF神经网络在空气质量预测中的应用研究

目录

声明

第一章 绪论

1.1课题背景及研究意义

1.2 国内外研究现状

1.3本文研究内容及结构安排

第二章 基础理论及相关技术

2.1 随机森林相关理论介绍

2.2 人工神经网络

2.3 RBF径向基神经网络

2.4标准粒子群算法

2.5量子粒子群算法

2.6本章小结

3.1 研究区域及数据来源

3.2 数据预处理

3.3本章小结

第四章 基于改进QPSO_RBF神经网络预测模型的构建

4.1建立 EA_QPSO算法

4.2 EA_QPSO算法性能测试

4.3 基于改进QPSO__RBF神经网络预测模型设计

4.4 本章小结

第五章 基于改进QPSO_RBF神经网络空气质量预测模型的应用与实现

5.1 改进QPSO-RBF预测模型应用与实现整体结构

5.2实验开发环境

5.3基于随机森林的数据特征筛选

5.4 EA_QPSO算法参数设定及样本设定

5.5模型性能检验对比分析

5.6本章小结

第六章 总结与展望

6.1 总结

6.2 展望

致谢

参考文献

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