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基于组合权重模型的贵阳市空气质量指数的预测 任务书

文章来源:www.biyezuopin.vip   发布者:毕业作品网站  

( 2024 届)

学生信息

学号

学院

姓名

专业

教师

信息

姓名

职称

任务书 发

出时间

2023 年 12 月 16 日

论文(设计)

题目

基于组合权重模型的贵阳市空气质量指数的预测

论文(设计)

起止时间

2023 年 12 月 17 日至 2024 年 05 月 20 日

主要内容:

1. 查阅文献获得组合权重模型模型的基本思想和基本方法

2. 查阅认识 ARIMA预测模型和BP神经网络模型

3. 从理论和软件实现角度分析 ARIMA预测模型和 BP神经网络模型不同参数对预测效果和精度的影响

4. 收集数据,从实证角度获得ARIMA预测模型和BP神经网络模型对参数的依赖性

5. 利用不同参数对不同的影响空气质量的数据进行预测,研以致用

主要要求:(需要提交的东西、工作量)

1. 毕业论文必须由本人独立完成,不得弄虚作假,不得抄袭他人成果;

2. 对毕业论文的选题目的、研究意义、基本思路、研究方法、工作进度等进行论证, 完成开题报告;

3. 提交数据处理程序、项目进展计划表各一份;

4. 完成不少于 1.5 万字的毕业论文一份,阅读 15 篇以上参考文献,近 5 年文献

8 篇以上,文献综述不少于 3000 字;

5.2024 年 5 月 20 日前完成论文的修改、定稿、打印、装订并上交;

6.答辩通过后,将所有模型及文字材料刻录为光盘并完成装档工作,电子版资料打包发老师,并按照要求提交毕业论文相关资料。

预期目标:

1. 查阅文献资料获得所需资料

2. 从理论上分析,评价预测模型

3. 从软件角度实现模型

4. 从实证角度评价模型

5. 对数据进行预测,解释

计划进程:

1. 任务书

2. 毕业论文开题

3. 毕业论文周进展


4. 毕业论文中期检查

5. 毕业论文检测

6. 毕业论文评阅

7. 毕业论文答辩与成绩评定

所需条件:

应有完整的数据搜集过程,并会用统计软件处理和分析数据,以及数值分析;毕业论文符合统一规定的格式; 完成专业课程所需学分; 能在图书馆或网络查找书籍和文献。

主要参考文献:

[1] 陈佳.济南市空气质量分析及预测研究[D].广西师范大学,2023.DOI:10.27036/d.cnki.ggxsu.2023.001901.

[2] 邢艳春,高腾飞.ARIMAX多元时间序列和BP神经网络组合模型在居民消费结构预测中的应用[J].吉林师范大学学报(自然科学版),2021,42(03):56-67.DOI:10.16862/j.cnki.issn1674-3873.2021.03.010.

[3] 赵玉凤,何淑仙,王彭德.基于组合模型对云南省昭通市空气质量指数的预测[J].大理大学学报,2021,6(06):94-100.

[4] 金文辉.基于GRA-WOA-BP模型的空气质量预测及影响因素研究[D].江西财经大学,2021.DOI:10.27175/d.cnki.gjxcu.2021.000744.

[5] 白青青.基于BP神经网络的长春市空气质量研究[D].吉林财经大学,2021.DOI:10.26979/d.cnki.gccsc.2021.000619.

[6] 苏赫.基于改进BP神经网络的空气质量预测研究[D].南昌大学,2020.DOI:10.27232/d.cnki.gnchu.2020.001491.

[7] 吴益玲.潍坊市空气质量指数(AQI)时空分布特征分析[D].聊城大学,2020.DOI:10.27214/d.cnki.glcsu.2020.000066.

[8] 高燕.基于AQI的济南市空气质量的分析及推断[D].山东师范大学,2020.DOI:10.27280/d.cnki.gsdsu.2020.000982.

[9] 刘佳颖.基于模型融合的空气质量预测研究[D].兰州大学,2020.DOI:10.27204/d.cnki.glzhu.2020.002408.

[10] 彭驿茹.人工神经网络发展历史与训练算法概述[J].科技传播,2018,10(21):129-130.DOI:10.16607/j.cnki.1674-6708.2018.21.065.

[11] 张春露,白艳萍.ARIMA时间序列模型和BP神经网络组合预测在铁路客座率中的应用[J].数学的实践与认识,2018,48(21):105-113.

[12] 李佩,彭斯俊.一种新的组合权重在组合预测模型中的应用[J].河南科技大学学报(自然科学版),2018,39(02):87-93+98+10.DOI:10.15926/j.cnki.issn1672-6871.2018.02.016.

[13] 张铃,张钹.神经网络中BP算法的分析[J].模式识别与人工智能,1994,7(03):191-195.

[14] 王燕.应用时间序列分--基于R[M].北京:中国人民大学出版社,2012.

[15] Jasleen Kaur Sethi, Mamta Mittal. An efficient correlation based adaptive LASSO regressionmethod for air quality index prediction[J].Earth Science Informatics,2021,14(4).

[16] Margareth Viecco, Hector Jorquera, Ashish Sharma, Waldo Bustamante, Harindra J.S.Fernando, Sergio Vera. Green roofs and green wallslayouts by mitigating particulate matter[J]. Building and Environment, 2021: 108120.

指导教师:


2023 年 12 月 17 日

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