基于卷积高斯过程的中国城市空气质量分析开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着中国城市化进程的加速和工业化的快速发展，空气污染问题日益突出，严重威胁着居民的健康和社会经济的可持续发展。

空气质量预测作为环境监测和治理的关键环节，对于制定有效的污染控制策略、保障公众健康具有重要意义。

本研究旨在利用卷积高斯过程方法，结合中国城市空气质量数据，构建精准可靠的空气质量预测模型，深入分析影响空气质量的关键因素，为中国城市空气质量预测和污染防治提供科学依据和决策支持。

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，近年来，国内外学者在空气质量预测方面开展了大量研究，取得了丰硕成果。

1. 国内研究现状

国内学者在空气质量预测方面做了大量研究，主要集中在以下几个方面：
1.数值模拟方法：利用空气质量模型模拟大气污染物的扩散、传输和化学转化过程，预测未来空气质量状况。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将围绕卷积高斯过程方法在中国城市空气质量分析中的应用展开，主要内容包括：
1.卷积高斯过程理论基础：介绍高斯过程和卷积高斯过程的基本理论，包括其定义、性质、推断方法以及特点与优势，为后续研究奠定理论基础。

2.中国城市空气质量数据分析：收集整理中国城市空气质量数据，进行数据预处理，分析空气质量指标体系，揭示中国城市空气质量时空分布特征及影响因素。

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：查阅国内外相关文献，了解卷积高斯过程理论、空气质量预测方法以及中国城市空气质量现状等方面的研究进展，为研究提供理论基础和参考依据。

2.数据收集与预处理：收集中国城市空气质量监测数据、气象数据、社会经济数据等，对数据进行质量控制、缺失值填补、数据标准化等预处理，构建研究数据集。

3.模型构建与训练：基于卷积高斯过程理论，构建适用于中国城市空气质量预测的模型，确定模型参数，利用构建的研究数据集对模型进行训练和优化。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：
1.将卷积高斯过程方法应用于中国城市空气质量分析，探索其在中国城市空气质量预测中的适用性和有效性，拓展卷积高斯过程的应用领域。

2.结合中国城市空气质量数据，构建基于卷积高斯过程的空气质量预测模型，并分析模型的预测精度和泛化能力，为中国城市空气质量预测提供新的方法和思路。

3.以北京市为例，利用构建的模型对北京市空气质量进行预测分析，验证模型的有效性和实用性，并分析影响北京市空气质量的关键因素，为北京市空气质量预测和污染防治提供科学依据。

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. 薛领. 基于深度学习的空气质量预测方法研究[d].南京信息工程大学,2022.

2. 刘雨青. 基于深度学习的空气质量预测及应用研究[d].北京工业大学,2021.

3. 范超. 基于深度学习的空气质量多步预测研究[d].东华大学,2020.