1. 毕业设计（论文）主要目标：
1、调研BP神经网络、遗传算法优化、时间序列预测以及小波分解的发展概况及趋势。
2、熟悉掌握Matlab软件的应用与编程方法。
3、掌握BP神经网络、小波分解，以及遗传算法优化的基本工作原理和结构特点。
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2. 毕业设计（论文）主要内容：
| 1、调研神经网络、小波分解、遗传算法优化以及时间序列预测的发展概况及趋势。 2、学习并掌握BP神经网络以及遗传算法优化的结构、特点及工作原理。 3、学习并初步掌握小波分解的基本原理和基本方法。 4、采用Matlab设计BP神经网络预测模型，针对某地区大气主要污染物浓度数据进行预测研究，讨论模型参数对预测效果的影响，并进行预测结果误差分析。 5、学习小波分解的原理及实现方法，采用Matlab软件进行小波分解的编程，实现采用基于小波神经网络方法的大气主要污染物浓度预测，讨论不同参数设置情况下的预测性能，进行全面的预测效果分析。 6、采用Matlab编程实现遗传算法优化小波神经网络预测模型，实现对污染物浓度预测，并进行相关的模型参数讨论及结果分析。 7、对上述几种预测方法进行预测的效果进行对比分析，分析其各自的性能特点。 8、论文定稿。 |
3. 主要参考文献
1.周品.《MATLAB神经网络设计与应用》.清华大学出版社，2013.
2.陈明.《MATLAB神经网络原理与实例精解》. 清华大学出版社，2013.
3.格雷特.《时间序列预测实践教程》. 清华大学出版社，2012.
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