北京市雾霾的影响因素分析及预测研究任务书

 2021-08-19 11:08

1. 毕业设计(论文)主要目标:

选取描述雾霾天气指标及八项影响雾霾天气的因素指标,并运用灰色模型和BP神经网络分析方法,对影响雾霾天气的因素进行建模分析,分析北京市雾霾天气与这些因素之间的关联,并引入时间效应,通过建立ARMA模型对AQI指数进行序列预测,为北京市雾霾的预测、防治提供有力的科学依据。

2. 毕业设计(论文)主要内容:

主要对北京市雾霾天气进行分析及预测。采用灰色模型与BP神经网络模型分析方法,将空气质量指数AQI作为分析对象,八个雾霾天气的影响因子作为分析因素。通过对所有变量进行关联度分析并建立灰色预测模型;基于BP神经网络采用平均影响值法对自变量进行筛选,并采用经典的三层神经网络进行建模分析;引入时间效应,建立ARMA模型对AQI进行序列预测分析,并对比预测值与真实值;基于分析结果,针对北京市雾霾治理提出相关建议。

3. 主要参考文献

[1]毛毳,孙宇,冯樷,冯双喜. 空气中PM2.5浓度的灰色预测与关联因素分析[J]. 宁夏大学学报(自然科学版),2014,35(3):1-3.

[2]冯少荣,冯康巍. 基于统计分析方法的雾霾影响因素及治理措施[J]. 厦门大学学报(自然科学版),2015,54(1):1.

[3]艾洪福,石莹. 基于BP人工神经网络的雾霾天气预测研究[J]. 计算机仿真,2015,32(1):1-3.

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