1. 毕业设计（论文）主要目标：
选取描述雾霾天气指标及八项影响雾霾天气的因素指标，并运用灰色模型和BP神经网络分析方法，对影响雾霾天气的因素进行建模分析，分析北京市雾霾天气与这些因素之间的关联，并引入时间效应，通过建立ARMA模型对AQI指数进行序列预测，为北京市雾霾的预测、防治提供有力的科学依据。
2. 毕业设计（论文）主要内容：
主要对北京市雾霾天气进行分析及预测。采用灰色模型与BP神经网络模型分析方法，将空气质量指数AQI作为分析对象，八个雾霾天气的影响因子作为分析因素。通过对所有变量进行关联度分析并建立灰色预测模型；基于BP神经网络采用平均影响值法对自变量进行筛选，并采用经典的三层神经网络进行建模分析；引入时间效应，建立ARMA模型对AQI进行序列预测分析，并对比预测值与真实值；基于分析结果，针对北京市雾霾治理提出相关建议。
3. 主要参考文献
[1]毛毳,孙宇,冯樷,冯双喜. 空气中PM2.5浓度的灰色预测与关联因素分析[J]. 宁夏大学学报(自然科学版),2014,35(3):1-3.
[2]冯少荣,冯康巍. 基于统计分析方法的雾霾影响因素及治理措施[J]. 厦门大学学报(自然科学版),2015,54(1):1.
[3]艾洪福,石莹. 基于BP人工神经网络的雾霾天气预测研究[J]. 计算机仿真,2015,32(1):1-3.
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