基于深层网络的PM2.5预测研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着工业化和城市化的快速发展，空气污染问题日益严峻，其中pm2.5作为主要的大气污染物之一，对人类健康和生态环境造成严重威胁。

研究目的：本研究旨在利用深度学习技术构建pm2.5浓度预测模型，实现对pm2.5浓度的准确预测，为环境污染防治提供科学依据。

研究意义：本研究的开展具有重要的理论意义和现实意义。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，国内外学者在pm2.5预测方面开展了大量研究，取得了一定的成果。

国内研究现状：国内学者在pm2.5预测方面主要集中于以下几个方面：1.基于统计模型的预测方法：利用时间序列分析、回归分析等统计方法建立pm2.5浓度与气象因素、污染物排放等因素之间的关系模型，实现对pm2.5浓度的预测。

2.基于机器学习的预测方法：利用支持向量机、随机森林等机器学习算法构建pm2.5浓度预测模型，相较于传统的统计模型，机器学习模型能够更好地处理非线性关系和高维数据。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

主要内容:本研究将以深度学习技术为基础，构建高精度、可解释的pm2.5浓度预测模型。

具体研究内容包括：
1.数据收集与预处理：-收集相关区域的历史pm2.5浓度数据、气象数据、污染物排放数据等。

-对数据进行清洗、去噪、插补等预处理操作，提高数据质量。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用定量研究与定性分析相结合的方法，具体研究步骤如下：
1.文献调研阶段：-深入研究国内外pm2.5预测的相关文献，了解pm2.5预测的研究现状、主要方法和存在的问题。

-学习深度学习相关理论知识，掌握不同深度学习模型的原理、特点和应用场景。

2.数据收集与处理阶段：-从公开数据库、环境监测站等渠道收集研究区域的历史pm2.5浓度数据、气象数据、污染物排放数据等。

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.模型创新：-提出一种基于深度学习的pm2.5浓度预测模型，相较于传统的预测方法，该模型能够更好地捕捉pm2.5浓度的时空变化规律，提高预测精度。

-在模型设计中引入注意力机制，使模型能够更加关注与pm2.5浓度相关的关键特征，提高模型的预测效率和可解释性。

2.数据创新：-整合多源数据，包括pm2.5浓度数据、气象数据、污染物排放数据等，构建更加全面的数据集，为模型训练提供更丰富的信息。

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] 徐义,刘永,李星,等.基于深度学习的pm_(2.5)浓度预测研究进展[j].环境科学,2020,41(01):412-423.

[2] 李鑫,黄春荣,李长军,等.基于ceemd-lstm-attention模型的pm_(2.5)浓度预测[j].环境科学学报,2022,42(04):142-151.

[3] 王振,郭文忠,张静,等.基于深度学习和气象要素的pm_(2.5)浓度预测研究[j].计算机工程与科学,2022,44(01):175-184.