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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于神经网络的空气质量预测模型构建研究
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基于神经网络的空气质量预测模型构建研究
 
     论文目录
 
摘要第3-4页
Abstract第4-5页
1 绪论第8-13页
    1.1 研究背景和意义第8-9页
    1.2 国内研究现状第9-10页
    1.3 国外研究现状第10页
    1.4 本论文主要工作第10-11页
    1.5 本论文结构安排第11-13页
2 相关技术介绍第13-23页
    2.1 Python简介第13页
    2.2 TensorFlow框架第13-16页
    2.3 循环神经网络第16-19页
    2.4 LSTM神经网络第19-23页
3 构建神经网络预测模型第23-36页
    3.1 数据的获取与处理第23-27页
        3.1.1 空气质量等级的处理第23-24页
        3.1.2 PM_(2.5)浓度与其他污染物相关性分析第24-25页
        3.1.3 数据预处理第25-27页
    3.2 损失函数第27-28页
    3.3 评价指标第28-29页
    3.4 参数设定第29-34页
        3.4.1 迭代次数第30-31页
        3.4.2 LSTM单元数第31-32页
        3.4.3 忘记偏置参数第32-34页
    3.5 本章小结第34-36页
4 神经网络预测模型优化第36-51页
    4.1 时间步长第36-39页
    4.2 优化器的选择第39-46页
        4.2.1 SGD优化算法第39-40页
        4.2.2 Momentum优化算法第40-43页
        4.2.3 Adam优化算法第43-46页
    4.3 剪枝函数第46-49页
        4.3.1 剪枝简介第46-47页
        4.3.2 剪枝的作用第47页
        4.3.3 Dropout算法工作流程第47-48页
        4.3.4 剪枝函数的应用第48-49页
    4.4 利用LSTM神经网络预测第49-50页
    4.5 本章小结第50-51页
5 搭建ARIMA预测模型第51-57页
    5.1 ARIMA模型简介第51-56页
        5.1.1 AR模型预测第54页
        5.1.2 MA模型预测第54-55页
        5.1.3 ARIMA模型预测第55-56页
    5.2 本章小结第56-57页
6 总结与展望第57-59页
    6.1 论文总结第57-58页
    6.2 不足与改进第58-59页
参考文献第59-63页
在学研究成果第63-64页
致谢第64-65页

 
 
论文编号BS1497039,这篇论文共65
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