返回首页
苏宁会员
购物车 0
易付宝
手机苏宁

服务体验

店铺评分与同行业相比

用户评价:----

物流时效:----

售后服务:----

  • 服务承诺: 正品保障
  • 公司名称:
  • 所 在 地:

  • 京津冀地区PM2.5及其他空气污染物的时空分布特征研究 武装 著 专业科技 文轩网
  • 新华书店正版
    • 作者: 武装著
    • 出版社: 科学技术文献出版社
    • 出版时间:2019-01-01 00:00:00
    送至
  • 由""直接销售和发货,并提供售后服务
  • 加入购物车 购买电子书
    服务

    看了又看

    商品预定流程:

    查看大图
    /
    ×

    苏宁商家

    商家:
    文轩网图书旗舰店
    联系:
    • 商品

    • 服务

    • 物流

    搜索店内商品

    商品分类

         https://product.suning.com/0070067633/11555288247.html

     

    商品参数
    • 作者: 武装著
    • 出版社:科学技术文献出版社
    • 出版时间:2019-01-01 00:00:00
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2018-09-01
    • 页数:203
    • 开本:16开
    • 装帧:平装
    • ISBN:9787518947928
    • 国别/地区:中国
    • 版权提供:科学技术文献出版社

    京津冀地区PM2.5及其他空气污染物的时空分布特征研究

    作  者:武装 著
    定  价:58
    出 版 社:科学技术文献出版社
    出版日期:2019年01月01日
    页  数:203
    装  帧:平装
    ISBN:9787518947928
    主编推荐

    本书在前人研究的基础上,从海量的历史监测数据中对我国城市空气污染影响因素进行科学定量分析,根据我国的气象条件、社会经济发展、城市与工业特征和空气污染特征,利用神经网络等计算智能方法,发现隐藏在海量空气监测数据内部的规律。研究雾霾的根源、演变规律和变化趋势,揭示雾霾治理与我国经济社会各因素之间的关系,并以可视化的形式直观地表现出来。

    内容简介

    武装著的《京津冀地区PM2.5及其他空气污染物的时空分布特征研究》收集了真实、可靠、科学的大量数据。本书通过研究京津冀地区空气污染特征及影响因素,利用可视化软件分析污染物的质量浓度和时空分布,同时使用空气质量测评法AQI指数来评价和分析,通过Matlab软件建立BP神经网络模型对样本数据进行预测,此项研究对京津冀地区及我国其他城市空气预测有着一定的科学意义。

    作者简介

    精彩内容

    目录
    第1章 绪论
    1.1 研究背景及研究意义
    1.2 国内外研究现状
    1.2.1 国外研究现状
    1.2.2 国内研究现状
    1.3 研究内容
    1.4 创新点
    1.5 研究区域及研究数据概况
    1.5.1 研究区域概况
    1.5.2 数据概况
    1.6 研究方法
    1.6.1 空气质量指数(AQI)方法
    1.6.2 ArcGIS空间分析
    第2章 人工神经网络
    2.1 神经网络的产生及发展
    2.2 人工神经元的组成
    2.3 神经元模型
    2.4 神经网络基本学习方式
    2.5 3种神经网络
    2.6 BP神经网络的基本原理
    2.7 BP神经网络的结构
    2.8 BP神经网络的学习过程
    2.9 基于粗糙集的神经网络
    2.10 差分进化算法优化神经网络
    2.10.1 差分进化算法原理
    2.10.2 差分进化算法优化神经网络的原理
    2.11 粒子群算法优化神经网络
    2.11.1 粒子群算法的基本原理
    2.11.2 基于粒子群算法优化BP神经网络的原理
    2.12 人工蜂群算法优化神经网络
    2.12.1 人工蜂群算法的基本原理
    2.12.2 人工蜂群算法优化神经网络的原理
    2.13 蚁群算法优化神经网络
    2.13.1 蚁群算法的基本原理
    2.13.2 蚁群算法优化神经网络的原理
    2.14 BP神经网络的优缺点
    第3章 遗传算法的一些改进及其应用
    3.1 遗传算法的生物学背景
    3.1.1 遗传变异理论
    3.1.2 进化论
    3.2 遗传算法简史
    3.3 遗传算法的基本概念
    3.4 遗传算法的操作流程
    3.5 遗传算法的技术实现
    3.5.1 编码
    3.5.2 适应度函数
    3.5.3 选择算子
    3.5.4 交叉算子
    3.5.5 变异算子
    3.5.6 遗传算法有关参数的设置
    3.5.7 遗传算法的特点
    3.6 顺序选择遗传算法(SBOGA)
    3.6.1 算法原理
    3.6.2 算法步骤
    3.6.3 仿真实例
    3.7 大变异遗传算法(GMGA)
    3.7.1 算法步骤
    3.7.2 仿真实例
    3.8 双切点交叉遗传算法(DblGEGA)
    3.8.1 算法原理
    3.8.2 仿真实例
    3.9 遗传算法应用实例及其分析
    3.9.1 3种常用的测试函数
    3.9.2 仿真实例分析
    3.10 小结
    第4章 基于差分进化算法的函数优化问题研究
    4.1 引言
    4.2 很优化方法简介
    4.2.1 很优化问题的一般模型
    4.2.2 很优化问题的分类
    4.2.3 很优化问题的求解方法
    4.3 智能进化算法综述
    4.3.1 产生背景
    4.3.2 研究进化算法的意义
    4.3.3 国内外研究现状
    4.4 差分进化算法概述与进展
    4.4.1 差分进化算法的发展.过程
    4.4.2 差分进化算法的特征
    4.4.3 几种基准测试函数
    4.5 基本差分进化算法
    4.5.1 变异操作
    4.5.2 交叉操作
    4.5.3 选择操作
    4.6 差分进化算法的算法流程
    4.7 参数因子的选择
    4.7.1 种群大小NP的选择
    4.7.2 缩放因子F的选择
    4.7.3 交叉因子CR的选择
    4.8 测试5种改进DE算法
    4.9 差分进化算法在函数优化中的应用
    4.9.1 单目标优化问题
    4.9.2 多目标优化问题
    4.10 小结
    第5章 PM2.5及其他空气污染物的时空分布
    5.1 PM2.5的时空分布
    5.1.1 PM2.5气年际变化
    5.1.2 PM2.5季节分布特征
    5.2 其他空气污染物的时空分布
    5.2.1 PM10的时空分布
    5.2.2 SO2的时空分布
    5.2.3 NO2的时空分布
    5.2.4 CO的时空分布
    5.2.5 O3的时空分布
    第6章 京津冀地区空气质量评价
    6.1 主要污染物浓度达标率分析
    6.1.1 PM2.5达标率分析
    6.1.2 PM10达标率分析
    6.1.3 SO2达标率分析
    6.1.4 NO2达标率分析
    6.2 空气质量评价
    6.3 空气质量变化规律
    6.3.1 空气质量季节变化规律
    6.3.2 空气质量月份变化规律
    6.4 主要空气污染物月均浓度变化趋势
    6.5 预测模型
    6.5.1 春季PM2.5预测模型
    6.5.2 夏季PM2.5预测模型
    6.5.3 秋季PM2.5预测模型
    6.5.4 冬季PM2.5预测模型
    6.6 小结
    第7章 基于BP神经网络的雾霾预测
    7.1 影响PM2.5预测浓度的因素分析
    7.2 训练样本选取
    7.3 数据归一化处理
    7.4 BP神经网络的设计
    7.5 BP神经网络的训练
    7.6 BP神经网络的仿真
    7.7 遗传算法优化
    7.8 雾霾的治理建议
    7.9 小结
    第8章 京津冀地区的雾霾成因分析
    8.1 研究区域与数据来源
    8.2 研究方法
    8.2.1 空间自相关
    8.2.2 PLS1模型及通径分析
    8.2.3 BP神经网络
    8.3 结果分析
    8.3.1 时空演变分析
    8.3.2 空间相关性分析
    8.4 PM2.5的PLS1模型及通径分析
    8.4.1 PM2.5的PLS1模型
    8.4.2 通径分析
    8.5 PM2.5与影响因子之间的非线性关系分析
    8.6 小结
    第9章 基于GAM的PM2.5浓度影响因素及扩散演化过程研究
    9.1 引言
    9.2 数据与研究方法
    9.2.1 数据
    9.2.2 PM2.5时空特征分析
    9.2.3 广义加性模型(GAM)
    9.3 分析结果
    9.3.1 北京市PM2.5污染概况
    9.3.2 PM2.5与单影响因素的GAM分析
    9.4 小结
    参考文献

    售后保障

    最近浏览

    猜你喜欢

    该商品在当前城市正在进行 促销

    注:参加抢购将不再享受其他优惠活动

    x
    您已成功将商品加入收藏夹

    查看我的收藏夹

    确定

    非常抱歉,您前期未参加预订活动,
    无法支付尾款哦!

    关闭

    抱歉,您暂无任性付资格

    此时为正式期SUPER会员专享抢购期,普通会员暂不可抢购