基于小波和神经网络的PM2.5浓度预测开题报告

 2024-07-08 23:06:35

1. 本选题研究的目的及意义

随着工业化和城市化的快速发展,大气污染问题日益严峻,其中PM2.5作为主要污染物之一,对人类健康和生态环境造成严重威胁。


研究目的
本选题旨在开发一种基于小波和神经网络的PM2.5浓度预测模型,以期为环境监测和污染控制提供科学依据。


研究意义
本研究的意义主要体现在以下几个方面:
1.提高PM2.5浓度预测精度:小波分析能够有效提取时间序列中的多尺度特征,神经网络具有强大的非线性拟合能力,将两者结合可以提高PM2.5浓度预测的精度。

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2. 本选题国内外研究状况综述

国内研究现状
国内学者在PM2.5浓度预测方面做了大量研究,并取得了一定的成果。

在预测方法上,主要集中于时间序列分析、统计模型和机器学习等方法。

时间序列分析方法主要包括自回归移动平均模型(ARMA)、差分自回归移动平均模型(ARIMA)等,该类方法原理简单,易于实现,但预测精度有限。

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3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

主要内容
1.PM2.5浓度数据获取与预处理:收集相关区域的历史PM2.5浓度数据、气象数据等,并对数据进行清洗、去噪、归一化等预处理操作。

2.基于小波分析的PM2.5浓度特征提取:利用小波分析方法对PM2.5浓度时间序列进行分解,提取不同时间尺度上的特征,例如趋势、周期、突变等。

3.基于神经网络的PM2.5浓度预测模型构建:选择合适的神经网络模型,例如BP神经网络、RNN神经网络等,将提取的PM2.5浓度特征作为模型输入,构建PM2.5浓度预测模型。

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4. 研究的方法与步骤

本研究将采用定量分析与定性分析相结合、理论研究与实证分析相结合的研究方法,具体步骤如下:
1.收集数据:从相关机构获取研究区域的历史PM2.5浓度数据、气象数据等,并对数据进行初步的整理和筛选。

2.数据预处理:对原始数据进行清洗,剔除异常值和缺失值,并进行归一化处理,以便于后续分析。

3.小波分析:利用小波分析方法对PM2.5浓度时间序列进行多尺度分解,提取不同时间尺度上的特征信息,例如趋势、周期、突变等。

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5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面:
1.将小波分析与神经网络相结合,构建PM2.5浓度预测模型。

小波分析可以有效提取时间序列中的多尺度特征,神经网络具有强大的非线性拟合能力,将两者结合可以提高PM2.5浓度预测的精度。


2.利用小波分析方法对PM2.5浓度时间序列进行多尺度分解,提取不同时间尺度上的特征,例如趋势、周期、突变等,为PM2.5浓度预测提供更丰富的特征信息。

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6. 计划与进度安排

第一阶段 (2024.12~2024.1)确认选题,了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段(2024.1~2024.2)查询阅读相关文献,列出提纲

第三阶段(2024.2~2024.3)查询资料,学习相关论文

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7. 参考文献(20个中文5个英文)

1.李晓峰,孙涛,李杰,等. 基于CEEMDAN和深度学习的PM2.5浓度预测[J]. 环境科学学报,2021,41(12):4550-4561.

2.王硕,王式功,王晓云,等. 基于小波包分解-LSTM神经网络的PM2.5浓度预测[J]. 环境监测管理与技术,2020,32(05):18-23.

3.张宇,丁华,李金龙,等. 基于小波变换和深度学习的PM2.5浓度多步预测[J]. 中国环境科学,2021,41(03):1270-1277.

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