基于灰色神经网络模型AQI指数预测开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

近年来，随着工业化和城市化的快速发展，空气污染问题日益严峻，雾霾天气频繁出现，严重影响了人们的身体健康和生活质量。

空气质量指数（airqualityindex，aqi）是定量描述空气质量状况的无量纲指数，已成为公众了解空气质量状况的重要指标。

本选题旨在研究基于灰色神经网络模型的aqi指数预测方法，对于及时掌握空气质量变化趋势、采取有效措施预防和治理空气污染具有重要意义。

2. 本选题国内外研究状况综述

空气质量预测是环境科学领域的研究热点之一。

近年来，国内外学者在aqi指数预测方面开展了大量研究，并取得了一系列成果。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.数据收集与预处理:收集相关城市的历史aqi数据以及影响aqi的主要污染物浓度数据和气象数据。

对数据进行预处理，包括缺失值处理、异常值处理、数据平滑和标准化等。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解aqi指数预测的研究现状、主要方法和技术路线，为本研究提供理论基础和技术参考。

2.数据收集与处理阶段：从相关数据库或网站收集研究区域的历史aqi数据、气象数据以及主要污染物浓度数据。

对数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理、数据平滑和标准化等，以构建可靠的数据集。

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：将灰色神经网络模型应用于aqi指数预测，构建基于灰色神经网络的aqi指数预测模型，并对模型参数进行优化，以期提高模型预测精度。

2.数据分析方面：结合气象因素和主要污染物浓度等多种因素，对aqi指数进行综合分析，以提高模型的预测准确性和可靠性。

3.应用价值方面：本研究的成果可为政府部门制定环境保护政策和措施提供科学依据，为公众出行提供参考，具有一定的现实意义。

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]李娜,冯雷,王式功,等.基于组合模型的pm_(2.5)浓度预测研究[j].环境科学学报,2021,41(12):4751-4762.

[2]陈艳,李俊,张岩.基于ceemd-lstm-attention模型的pm_(2.5)浓度预测[j].中国环境科学,2022,42(06):2508-2516.

[3]刘涛,冯从双,王颖,等.基于ceemdan-pso-lstm组合模型的城市pm_(2.5)浓度预测[j].环境科学学报,2023,43(02):623-634.