基于时空优化深度神经网络与参数组合寻优的AQI预测

深度学习论文 空气质量预测论文 SDAE论文 LSTM论文 参数组合寻优论文
论文详情
摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
第一章 绪论第9-15页
    1.1 研究背景与意义第9-10页
    1.2 国内外现状及发展趋势第10-13页
        1.2.1 空气质量模型发展历程第10-11页
        1.2.2 空气质量预测方法研究现状第11-13页
    1.3 论文研究内容与组织结构第13-15页
第二章 相关理论与分析第15-22页
    2.1 空气质量评价标准第15-16页
    2.2 深度学习优化器第16-20页
    2.3 Keras深度学习库第20-21页
    2.4 本章小结第21-22页
第三章 基于SDAE和网格搜索的空气质量预测模型第22-37页
    3.1 堆栈降噪自编码网络第22-25页
    3.2 多维网格二次搜索法第25-26页
    3.3 实验设置第26-30页
        3.3.1 数据集第26-27页
        3.3.2 数据插值第27-29页
        3.3.3 数据标准化第29页
        3.3.4 性能评估指标第29-30页
    3.4 SDAE-GS预测实验与分析第30-32页
    3.5 时空优化实验与分析第32-36页
        3.5.1 时间优化策略第32-33页
        3.5.2 空间优化策略第33-34页
        3.5.3 时空优化策略第34页
        3.5.4 实验结果与分析第34-36页
    3.6 本章小结第36-37页
第四章 基于LSTM和烟花算法的空气质量预测模型第37-60页
    4.1 模型分析与改进第37-45页
        4.1.1 RNN模型的优势与问题第38-40页
        4.1.2 LSTM网络结构第40-43页
        4.1.3 Dropout第43-45页
    4.2 烟花算法第45-50页
    4.3 LSTM-FWA预测模型第50-54页
    4.4 LSTM-FWA预测实验与分析第54-55页
    4.5 时空优化实验与分析第55-59页
    4.6 本章小结第59-60页
第五章 总结与展望第60-62页
    5.1 全文总结第60页
    5.2 创新点第60-61页
    5.3 展望第61-62页
参考文献第62-67页
致谢第67-68页
附录: 研究生阶段成果第68-69页
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