基于机器学习的空气质量分类与预测

学习机器学习基础，提升预测模型应用 #生活技巧# #工作学习技巧# #数字技能学习#

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英文摘要

目录

1．1研究背景及意义

1．2研究现状

1．2．1空气质量评价的研究现状

1．2．2空气质量预测的研究现状

1．3论文主要工作和结构安排

第二章基于SAPSO-SVM的空气质量评价

2．1支持向量机原理

2．2参数寻优

2．3SAPSO算法简介

2．3．1粒子群算法

2．3．2模拟退火算法

2．3．3基于模拟退火的粒子群算法

2．4空气质量评价结果分析

2．4．1数据来源及预处理

2．4．2空气质量等级分类结果

2．4．3结果分析

2．5本章小结

第三章基于GA-SVM的空气质量指数预测

3．1遗传算法优化SVM

3．2改进的粒子群算法

3．3空气质量指数预测结果及分析

3．3．1数据来源及预处理

3．3．2预测结果

3．4结果分析

3．5本章小结

第四章基于人工神经网络的空气质量指数预测

4．1人工神经网络简介

4．2基于BP神经网络的AQI预测

4．2．1BP神经网络原理

4．2．2BP神经网络设计

4．2．3空气质量指数预测结果及分析

4．3基于果蝇优化算法优化灰色神经网络的AQI预测

4．3．1灰色理论

4．3．2灰色神经网络

4．3．3果蝇优化算法

4．4 AQI仿真预测及结果分析

4．4．1数据来源及预处理

4．4．2空气质量指数预测结果及误差曲线

4．5本章小结

5．1研究主要内容及成果

5．2本文的不足及今后工作展望

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文及研究成果

致谢

网址：基于机器学习的空气质量分类与预测 https://www.yuejiaxmz.com/news/view/635040

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