基于机器学习方法的空气质量分类与预测研究

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目录

第一章 绪论

1.1研究背景及意义

1.2研究现状

1.3论文主要工作和结构安排

第二章 基于IWO-IPSO-BP的空气质量分类模型

2.1 BP神经网络原理

2.2 IWO、IPSO算法简介

2.2.1 野草算法

2.2.2粒子群算法

2.3 IWO-IPSO-BP预测模型建立

2.3.1 IWO-IPSO混合算法

2.3.2 神经网络结构设计及其参数设置

2.4 空气质量等级预测结果分析

2.4.1 实验数据来源及预处理

2.4.2 等级分类结果

2.5本章小结

第三章 基于GWO-DE-SVM的空气质量分类模型

3.1支持向量机原理

3.2灰狼优化算法与差分进化算法简介

3.2.1灰狼优化算法

3.2.2差分进化算法

3.3 GWO-DE-SVM等级预测模型建立

3.3.1 GWO-DE混合算法

3.3.2空气质量指数预测结果及分析

3.4本章小结

第四章 基于SARIMA-SVR组合模型的空气质量指数预测

4.1理论介绍

4.1.1 SARIMA模型原理

4.2.2SVR模型原理

4.2数据采集及分析

4.3 SARIMA-SVR组合预测模型原理

4.4空气质量指数预测结果及分析

4.4.1SARIMA模型预测结果

4.4.2 SVR模型预测结果

4.4.3 SARIMA-SVR组合模型预测结果

4.5本章小结

第五章 总结与展望

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

读硕士学位期间发表的论文及研究成果

致谢

网址：基于机器学习方法的空气质量分类与预测研究 https://www.yuejiaxmz.com/news/view/635044

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