基于主成分-BP神经网络模型的雾霾天数预测的研究任务书.docx

基于主成分-BP神经网络模型的雾霾天数预测的研究任务书
一、题目：基于主成分-BP神经网络模型的雾霾天数预测
二、研究目的
在当前全球变暖和环境污染问题日趋严重的背景下，对于城市雾霾的预测和控制显得尤为重要。本研究旨在通过主成分分析和BP神经网络模型的应用，预测雾霾天数，以实现对城市雾霾的预测和控制。
三、研究内容
1.数据准备：收集历年来某城市的雾霾数据，包括空气PM2.5、PM10、NO2、SO2、O3等相关空气质量指数数据，并对数据进行清洗和格式化处理。
2.主成分分析：运用主成分分析方法，对收集的空气质量指数数据进行分析，选取较为重要的主成分并进行权重分配。
3.建立BP神经网络模型：将分析得到的主成分和相关天气数据输入BP神经网络模型中，进行训练和优化，以达到预测某一时间段内雾霾天数的目的。
4.指标评价：对模型进行评价和分析，计算预测结果的准确率，为后续研究提供支持。
四、研究方法与步骤
1.数据收集：收集某城市历年来的雾霾数据，包括有关空气质量指数数据及相关天气数据。
2.主成分分析：通过主成分分析方法，选取重要的主成分并进行权重分配，得出主成分分析结果。
3.BP神经网络模型建立：对主成分数据和相关天气数据进行处理，将其输入BP神经网络中进行模型训练，采用交叉验证等方法对模型进行优化。
4.预测及结果评价：运用建立好的模型，进行雾霾天数预测，并进行结果评价和分析。
五、可行性分析
本研究旨在通过主成分分析和BP神经网络模型的应用，预测目标时间段内的雾霾天数。通过对历年来的空气质量数据和相关天气数据进行分析，将重要主成分和相关指标融合到BP神经网络模型中进行训练和优化，得到预测结果。再对预测结果进行评价和分析，以检验模型的可行性和精确性。
六、研究意义和价值
本研究旨在通过主成分-BP神经网络模型，实现雾霾天数的预测，对于城市空气污染治理具有重要意义和价值。研究结果可以为环保部门提供重要的预测参考，有助于城市雾霾的治理和控制。
七、研究进度安排
1.第一阶段（3个月）：数据收集和清洗，编写主成分分析程序。
2.第二阶段（6个月）：进行主成分分析，对主成分进行权重分配，建立BP神经网络模型。
3.第三阶段（3个月）：模型训练和优化，制定预测计划。
4.第四阶段（3个月）：预测结果分析和总结，论文撰写。
八、参考文献
[1]姜建勇.基于主成分分析和脑电图特征提取的基础研究[D].辽宁大学,2014.
[2]谢美芹,刘红彬.BP神经网络在水资源可持续利用评价中的应用[J].科技通报,2013(12):93-97.
[3]吴丰波,冯剑,王楚光.BP神经网络在经济贸易预测中的应用[J].能源环保,2018(5):58-64.
[4]李春杰,南文君.基于主成分分析法的空气质量指数的关键因子分析[J].华南理工大学学报(自然科学版),2008,36(6):58-63.