基于PM2.5的负氧离子浓度反演模型研究

目录

声明

1 绪论

1.1课题研究背景及意义

1.2国内外研究现状

1.2.1负氧离子浓度检测和监测方法研究现状

1.2.2负氧离子与其它环境因子关系研究现状

1.3.1课题研究的内容

1.3.2主要完成的工作

1.3.3论文创新点

1.4论文的结构安排

1.5本章小结

2 负氧离子数据采集平台的搭建

2.1负氧离子数据采集平台总体设计

2.2负氧离子数据采集平台硬件相关设计

2.2.1主控芯片选择与设计

2.2.2负氧离子传感器设备选择与接口设计

2.2.3颗粒物浓度检测传感器选择与设计

2.2.4温湿度传感器硬件设计

2.2.5无线GPRS模块硬件设计

2.2.6按键模块接口设计

2.2.7电源模块硬件设计

2.3负氧离子数据采集平台软件设计

2.3.1数据采集设备的程序设计

2.3.2监控中心的设计

2.4负氧离子数据采集平台功能验证

2.4.1数据采集设备功能实现

2.4.2服务器端功能实现

2.5成本分析

2.6本章小结

3 模型算法概述与分析

3.1 非线性最小二乘算法介绍

3.2 BP神经网络算法介绍

3.2.1 BP神经网络算法的限制

3.3 支持向量机介绍

3.4遗传算法介绍

3.4.1遗传算法的主要操作方式

3.5遗传算法优化BP神经网络

3.6本章小结

4 基于PM2.5的负氧离子浓度反演模型研究

4.1模型数据输入输出参数确定

4.2算法模型搭建

4.2.1支持向量机在模型中的应用

4.2.2传统BP在模型中的应用

4.2.3改进BP算法在模型中的应用

4.3算法模型验证

4.3.1支持向量机的负氧离子浓度预测

4.3.2传统BP的负氧离子浓度预测

4.3.3优化BP的负氧离子浓度预测

4.4本章总结

5 模型可行性与应用分析

5.1算法模型的可行性分析

5.2模型应用分析

5.3本章总结

6 结论与展望

致谢

参考文献