京津冀地区PM2.5及其他空气污染物的时空分布特征研究
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江苏南京
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作者武装
出版社科学技术文献出版社
ISBN9787518947928
出版时间2019-01
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数203页
定价58元
货号SC:9787518947928
上书时间2024-12-24
商品详情
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主编推荐:
本书在前人研究的基础上，从海量的历史监测数据中对我国城市空气污染影响因素进行科学定量分析，根据我国的气象条件、社会经济发展、城市与工业特征和空气污染特征，利用神经网络等计算智能方法，发现隐藏在海量空气监测数据内部的规律。研究雾霾的根源、演变规律和变化趋势，揭示雾霾治理与我国经济社会各因素之间的关系，并以可视化的形式直观地表现出来。
媒体评论:
本书在前人研究的基础上，从海量的历史监测数据中对我国城市空气污染影响因素进行科学定量分析，根据我国的气象条件、社会经济发展、城市与工业特征和空气污染特征，利用神经网络等计算智能方法，发现隐藏在海量空气监测数据内部的规律。研究雾霾的根源、演变规律和变化趋势，揭示雾霾治理与我国经济社会各因素之间的关系，并以可视化的形式直观地表现出来。
内容简介:
武装著的《京津冀地区PM2.5及其他空气污染物的时空分布特征研究》收集了真实、可靠、科学的大量数据。本书通过研究京津冀地区空气污染特征及影响因素，利用可视化软件分析污染物的质量浓度和时空分布，同时使用空气质量测评法AQI指数来评价和分析，通过Matlab软件建立BP神经网络模型对样本数据进行预测，此项研究对京津冀地区及我国其他城市空气预测有着一定的科学意义。
目录:
第1章 绪论
1.1 研究背景及研究意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 国外研究现状
1.2.2 国内研究现状
1.3 研究内容
1.4 创新点
1.5 研究区域及研究数据概况
1.5.1 研究区域概况
1.5.2 数据概况
1.6 研究方法
1.6.1 空气质量指数（AQI）方法
1.6.2 ArcGIS空间分析
第2章 人工神经网络
2.1 神经网络的产生及发展
2.2 人工神经元的组成
2.3 神经元模型
2.4 神经网络基本学习方式
2.5 3种神经网络
2.6 BP神经网络的基本原理
2.7 BP神经网络的结构
2.8 BP神经网络的学习过程
2.9 基于粗糙集的神经网络
2.10 差分进化算法优化神经网络
2.10.1 差分进化算法原理
2.10.2 差分进化算法优化神经网络的原理
2.11 粒子群算法优化神经网络
2.11.1 粒子群算法的基本原理
2.11.2 基于粒子群算法优化BP神经网络的原理
2.12 人工蜂群算法优化神经网络
2.12.1 人工蜂群算法的基本原理
2.12.2 人工蜂群算法优化神经网络的原理
2.13 蚁群算法优化神经网络
2.13.1 蚁群算法的基本原理
2.13.2 蚁群算法优化神经网络的原理
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