基于数据特征的大气污染物浓度预测模型研究.pdf

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1、2017届博士学位论文基于数据特征的大气污染物浓度预测模型研究作者姓名王平指导教师刘勇教授秦作栋教授学科专业生态学研究方向污染生态学培养单位黄土高原研究所学习年限2011.09-2017.12二〇一七年十二月山西大学2017届博士学位论文基于数据特征的大气污染物浓度预测模型研究作者姓名王平指导教师刘勇教授秦作栋教授学科专业生态学研究方向污染生态学培养单位黄土高原研究所学习年限2011年9月至2017年12月二⃝一七年十二月DissertationforDoctor’sDegree,ShanxiUniversity,2017ResearchonAtmosphericPollutan

2、tConcentrationsForecastingModelbasedontheDataCharacteristicsStudentNamePingWangSupervisorProfessorYongLiuProfessorZuodongQinMajorEcologySpecialtyPollutionEcologyDepartmentInstituteofLoessPlateauResearchDuration2011.09—2017.12December,2017目录中文摘要.................................................

3、......................IAbstract.....................................................................III第一章绪论....................................................................11.1研究的背景和意义.....................................................11.2文献回顾与评述.........................................

4、...............41.2.1经验模型研究现状...............................................51.2.2统计模型研究现状...............................................61.2.3确定性模型研究现状............................................111.2.4混合预测方法研究现状.........................................111.2.5现有研究方法评述........................

5、......................131.3主要研究内容及论文结构.............................................141.3.1基于wavelet-SVM的一维大气污染物浓度预测研究..............151.3.2不完备信息条件下的大气污染物浓度预测研究..................161.3.3基于异构数据的大气污染物浓度预测模型研究..................171.3.4论文研究结构..................................................171.4研究方法

6、及技术路线..................................................181.4.1研究方法概述..................................................191.4.2研究技术路线..................................................19第二章相关理论基础.........................................................212.1时序数据预测性分析..............................

7、....................212.2ARIMA模型..........................................................242.3GARCH模型族.......................................................242.3.1ARCH模型.....................................................252.3.2GARCH模型....