空气质量的时序预测与地区差异性统计分析开题报告

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，严重威胁着人类健康和生态环境。

准确预测空气质量变化趋势，深入分析地区差异，对于制定有效的环境治理政策、保障公众健康具有重要意义。

1. 研究目的

2. 本选题国内外研究状况综述

空气质量预测和地区差异性分析是环境科学领域的研究热点，国内外学者对此进行了大量研究。

1. 国内研究现状

国内学者在空气质量预测方面，主要采用数值模拟、统计模型和机器学习等方法。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究将以国内某城市或区域为研究对象，收集整理相关的空气质量监测数据、气象数据等，利用机器学习和统计分析方法，对空气质量进行时序预测和地区差异性分析。

1. 主要内容

1.空气质量数据收集与预处理:收集研究区域的空气质量监测数据、气象数据等，并对数据进行清洗、缺失值处理、平稳性检验等预处理操作。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用定量分析与定性分析相结合、理论研究与实证研究相结合的研究方法。

1.数据收集与处理阶段:首先，收集研究区域的历史空气质量监测数据、气象数据等，并对数据进行清洗、缺失值处理等预处理操作，构建完整可靠的数据集。

2.模型构建与预测阶段:基于预处理后的数据集，选择合适的机器学习模型，如支持向量机、随机森林、长短期记忆网络等，构建空气质量时序预测模型，并利用历史数据对模型进行训练和优化，选择最优模型进行未来空气质量预测。

5. 研究的创新点

1.预测模型的创新:本研究将尝试结合多种机器学习方法，如深度学习与传统机器学习模型的融合，以提高空气质量预测模型的精度和泛化能力。

2.差异性分析的深入:本研究将不仅仅关注不同地区空气质量的差异，还会深入分析差异背后的驱动因素，例如不同区域的产业结构、能源消耗、交通状况等，为制定更有针对性的环境治理政策提供依据。

3.研究结果的可视化:本研究将利用gis等工具对研究结果进行可视化分析，将空气质量预测结果和地区差异性分析结果以图表、地图等形式直观展示，增强研究结果的可读性和实用性。

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.李欣, 毕研, 周素红, 等. 基于深度学习的空气质量多步预测研究综述[j]. 软件学报, 2022, 33(4): 1112-1132.

2.王占山, 刘永, 刘雨. 基于深度学习的空气质量预测研究进展[j]. 环境科学学报, 2021, 41(10): 4265-4278.

3.张静, 陈超, 程燕. 基于ceemdan-lstm-attention的pm2.5浓度多步预测[j]. 环境科学, 2022, 43(4): 1720-1730.