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基于模糊信息粒化和ARIMA-SVR组合模型的空气质量指数预测 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第8-10页 | | ABSTRACT | 第10-11页 | | 第一章 绪论 | 第12-18页 | | 1.1 研究背景和意义 | 第12-13页 | | 1.2 国内外研究综述 | 第13-16页 | | 1.2.1 模糊信息粒化 | 第13-15页 | | 1.2.2 空气质量指数预测 | 第15-16页 | | 1.3 文章结构与创新点 | 第16-18页 | | 1.3.1 文章结构 | 第16页 | | 1.3.2 创新点 | 第16-18页 | | 第二章 空气质量指数预测模型理论 | 第18-36页 | | 2.1 模糊信息粒化模型 | 第18-21页 | | 2.1.1 划分时间窗口 | 第18-19页 | | 2.1.2 模糊化 | 第19-21页 | | 2.2 ARIMA模型 | 第21-26页 | | 2.2.1 ARIMA模型结构 | 第22页 | | 2.2.2 ARIMA模型性质 | 第22-23页 | | 2.2.3 ARIMA模型建模 | 第23-26页 | | 2.3 支持向量机 | 第26-32页 | | 2.3.1 SVM模型 | 第26-30页 | | 2.3.2 SVR模型 | 第30-32页 | | 2.3.3 SVM模型参数寻优 | 第32页 | | 2.4 模型评价指标 | 第32-34页 | | 2.5 本章小结 | 第34-36页 | | 第三章 空气质量指数预测分析 | 第36-58页 | | 3.1 数据来源与分析思路 | 第36-38页 | | 3.1.1 空气质量指数影响因素 | 第36页 | | 3.1.2 数据来源 | 第36-37页 | | 3.1.3 分析思路 | 第37-38页 | | 3.2 空气质量指数预测模型 | 第38-53页 | | 3.2.1 AQI模糊信息粒化 | 第38-40页 | | 3.2.2 ARIMA模型预测 | 第40-46页 | | 3.2.3 SVR模型预测 | 第46-51页 | | 3.2.4 ARIMA-SVR组合模型预测 | 第51-53页 | | 3.3 模型结果对比分析 | 第53-54页 | | 3.4 模型实际应用 | 第54-55页 | | 3.5 本章小结 | 第55-58页 | | 第四章 总结与展望 | 第58-60页 | | 4.1 总结 | 第58页 | | 4.2 展望 | 第58-60页 | | 参考文献 | 第60-64页 | | 致谢 | 第64-65页 | | 学位论文评阅及答辩情况表 | 第65页 |
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论文编号BS4613548，这篇论文共65页
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