全文总字数：1241字
1. 毕业设计（论文）主要内容：
作为数据的一种特殊存在形式——时间序列是指按照时间的某种顺序来取得的一组有序观测数据，时间序列的将来值通常会受到序列历史值的一定影响。时间序列预测应用比较广泛，比如空气质量预测、天气预测、股价预测、电力负荷预测等等。认识时间序列的发展过程、发掘其潜在变化规律，预测其未来走势，有利于提早做出对应的决策，在提高计划的可行性方面都有着重要的实际意义。
课题要求采用Elman神经网络，实现对空气质量预测方法。空气质量的数据可以上网找开源的数据，通过在MATLAB平台对Elman神经网络进行训练，再将测试数据输入，就可以看到预测的空气质量。同时可以选择对传统的Elman网络进行改进，传统Elman神经网络拓扑结构涉及到输入层、隐含层、承接层和输出层。承接层充当反馈隐含层历史信息的作用，作为内部反馈，接收和存储隐含层之前时刻的历史信息。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
1、阅读的参考文献不少于15篇（其中近5年外文文献不少于3篇)；
2、完成开题报告；
3、根据选题和内容要求，完成相应设计、实验或仿真；
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3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
第1周—第3周 搜集资料，撰写开题报告；
第4周—第5周 论文开题；
第6周—第12周 撰写论文初稿；
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4. 主要参考文献
[1]梅贵琴. 改进的Elman神经网络和网络参数优化算法研究[D].西南大学,2017.
[2]陆冬. 基于GA-Elman神经网络的网络态势预测模型研究[D].浙江大学,2017.
[3]刘荣. 基于Elman神经网络的短期负荷预测[D].浙江大学, 2013.
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