基于小波神经网络的大气污染物浓度预测及优化开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

大气污染是当今世界面临的重大环境问题之一，严重威胁着人类健康和生态安全。

准确预测大气污染物浓度，可以为政府制定有效的污染控制措施、公众合理安排出行计划提供科学依据，对于保障人民健康和促进可持续发展具有重要意义。

因此，本选题旨在研究基于小波神经网络的大气污染物浓度预测方法，并对其进行优化，以期提高预测精度，为大气污染防治提供更加可靠的技术支持。

2. 本选题国内外研究状况综述

大气污染物浓度预测是环境科学领域的重要研究方向，近年来受到国内外学者的广泛关注。

1. 国内研究现状

国内学者在大气污染物浓度预测方面开展了大量研究工作，并取得了一系列成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将以大气污染物浓度预测为目标，利用小波分析对大气污染物浓度时间序列进行分解和重构，提取其多尺度特征，并结合神经网络的非线性拟合能力，构建基于小波神经网络的大气污染物浓度预测模型。

主要研究内容包括以下几个方面：
1.数据收集与预处理:收集相关的大气污染物浓度数据、气象数据等，对数据进行质量控制、缺失值处理、平稳性检验等预处理操作。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、数值模拟和实验验证相结合的研究方法。

首先，通过查阅国内外相关文献，系统地学习小波分析、神经网络、大气污染物浓度预测等方面的理论知识，为本研究奠定理论基础。

其次，根据研究目标和内容，收集整理相关的大气污染物浓度数据、气象数据等，并进行数据预处理，为模型构建和优化做好准备。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.模型构建方面:将小波分析与神经网络相结合，构建基于小波神经网络的大气污染物浓度预测模型，充分利用小波分析的多尺度特征提取能力和神经网络的非线性拟合能力，以期提高预测精度。

2.参数优化方面:采用遗传算法或粒子群算法对小波神经网络模型的参数进行优化，克服了传统方法容易陷入局部最优的缺点，提高了模型的预测精度和泛化能力。

3.应用领域方面:将所提出的模型应用于大气污染物浓度预测，为大气污染防治提供了一种新的方法和思路，具有一定的理论意义和现实意义。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 薛惠锋,张弛,段磊,等.基于ceemdan和改进小波神经网络的pm_(2.5)浓度预测[j].环境监测管理与技术,2021,33(04):55-60.

[2] 尹家敏,张文,李永爱.基于ceemdan-se-elm-pso模型的pm_(2.5)浓度预测研究[j].环境监测管理与技术,2021,33(02):50-55.

[3] 李宏,谢志鹏,雷文雄,等.基于cnn-lstm组合模型的pm_(2.5)浓度预测[j].环境科学学报,2021,41(03):1155-1164.