基于小波和BP神经网络的空气质量指数预测开题报告

1. 研究目的

本研究旨在探索一种基于小波变换和bp神经网络的空气质量指数预测模型，以期提高空气质量指数预测的精度和可靠性。

具体目标如下：1.研究小波变换在空气质量指数预测中的应用，利用小波变换对空气质量时间序列数据进行多尺度分析，提取不同时间尺度上的特征信息。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤：
1.数据收集与预处理：收集研究区域的历史空气质量数据以及相关的气象数据等，并对数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等，确保数据的准确性和完整性。

2.小波分析：利用小波变换对空气质量时间序列数据进行多尺度分析，选择合适的小波基函数和分解层数，将原始数据分解成不同频率的子信号，提取不同时间尺度上的特征信息。

3.bp神经网络构建与训练：根据预处理后的数据，构建bp神经网络模型，确定输入层、隐藏层和输出层的节点数，选择合适的激活函数和学习率等参数，并利用训练样本对模型进行训练和优化，使其能够准确地拟合空气质量指数与影响因素之间的非线性关系。

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.将小波变换与bp神经网络相结合，构建基于小波-bp神经网络的空气质量指数预测模型，充分利用小波变换的多尺度分析能力和bp神经网络的非线性映射能力，提高空气质量指数预测的精度。

2.针对空气质量数据的多尺度特征，利用小波变换提取不同时间尺度上的特征信息，并分析不同尺度特征对空气质量指数的影响，为模型构建提供更全面的信息。

3.通过实验对比分析不同小波基函数和分解层数对模型预测精度的影响，选择最优的小波变换参数，进一步提高模型的预测性能。

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.李敏,王晓丹,丁美娇,等.基于ceemdan和改进型lstm的pm2.5浓度预测[j].环境监测管理与技术,2021,33(04):13-19,27.

2.马也,刘建国,陈康.基于stl-vmd-elman组合模型的空气质量指数预测[j].计算机工程与应用,2022,58(19):268-278.

3.郭树龙,张晓,姜洋,等.基于ceemdan-pso-lstm的pm2.5浓度多步预测[j].环境监测管理与技术,2023,35(01):1-9.