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声明
第1章绪论
1.1课题的研究意义
1.2课题的提出
1.3空气污染预报的技术方法
1.4神经网络在空气污染预报中的应用
1.4.1国外神经网络研究应用情况
1.4.2国内神经网络研究应用情况
1.5研究区域地理位置和气候概况
1.6本文的主要内容与组织安排
1.7本章小结
第2章人工神经网络理论及其模型
2.1神经网络基本原理
2.1.1神经网络的生物基础
2.1.2人工神经网络模型
2.2误差反向传播(BP)神经网络
2.2.1 BP网络的结构
2.2.2标准BP网络的算法
2.2.3改进的BP算法
2.3自组织竞争神经网络
2.3.1竞争型神经网络生物基础
2.3.2自组织竞争神经网络模型
2.3.3竞争学习原理
2.3.4自组织竞争神经网络的训练
2.4基于MATLAB的人工神经网络的实现
2.5本章小结
第3章空气污染预报神经网络选型和数据准备研究
3.1网络模型选择
3.2 BP网络模型的构造
3.3预报网络结构参数的选取
3.3.1 BP网络层数的选取
3.3.2输入输出节点的选取
3.3.3隐层节点的选取
3.3.4传递函数的选取
3.3.5学习算法的确定
3.4数据准备
3.4.1数据清洗与选择
3.4.2数据预处理
3.5不同隐节点的结果比较
3.6本章小结
第4章 O3浓度的BP神经网络模型的改进及影响因子分析
4.1改变输入向量对网络预测精度的影响
4.2采用提前停止法提高网络泛化能力的影响
4.3加入气象因素对提高网络预测精度的影响
4.3.1各种气象因素影响分析
4.3.2本论文加入气象因素研究方法
4.4分季节预报对提高网络预测性能的影响
4.4.1采用自组织竞争网络划分季节
4.4.2分季节建模
4.5扩大样本集对提高网络预测精度的影响
4.6将NOx日平均浓度纳入输入向量
4.7本章小结
第5章结论
参考文献
攻读硕士学位期间发表的学术论文
致谢
北京工业大学;