时滞MGM（1，m，N）模型的构建及其在雾霾预测中的应用研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

近年来，随着我国经济的快速发展和城市化进程的加快，雾霾污染问题日益突出，严重影响了人们的身体健康和日常生活，制约了社会经济的可持续发展。

雾霾的形成是一个复杂的物理化学过程，受多种因素的影响，包括气象条件、污染物排放、地理环境等。

准确预测雾霾污染趋势，及时采取有效的防治措施，对于保障人民健康、改善环境质量具有重要意义。

2. 本选题国内外研究状况综述

雾霾预测是环境科学领域的研究热点之一，国内外学者对此进行了大量的研究，并取得了一些成果。

1. 国内研究现状

国内学者在雾霾预测方面做了大量研究，主要集中在以下几个方面：1.统计模型:利用统计学方法，建立雾霾污染物浓度与气象因素、时间等变量之间的关系模型，例如多元线性回归模型、时间序列模型等。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究的主要内容包括以下几个方面：1.分析雾霾形成的关键因素，包括气象因素（如温度、湿度、风速、风向等）、污染物排放（如pm2.5、pm10、so2、no2等）和其他相关因素。

2.收集整理相关数据，包括历史雾霾监测数据、气象数据、污染物排放数据等，并对数据进行预处理，例如数据清洗、缺失值处理、数据标准化等。

3.构建基于时滞mgm（1，m，n）模型的雾霾预测模型，确定模型的输入变量、输出变量和模型参数。

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方法。

1.首先，对雾霾的形成机制、影响因素进行系统梳理，并对国内外雾霾预测模型的研究现状进行综述，明确本研究的切入点。

2.其次，收集整理相关数据，包括历史雾霾监测数据、气象数据、污染物排放数据等。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.模型创新：将时滞mgm（1，m，n）模型应用于雾霾预测领域，探索该模型对雾霾污染趋势的预测能力，丰富了雾霾预测的理论方法。

2.方法创新：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方法，提高了研究的科学性和可靠性。

3.应用创新：将模型预测结果应用于雾霾污染的预警和防治，为相关部门及时采取有效措施提供科学依据。

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] 王正新,王丽娜.基于改进组合模型的pm_(2.5)浓度预测研究[j].环境监测管理与技术,2020,32(05):18-23.

[2] 李秀珍,冯俊.基于ceemdan-pso-svm的pm_(2.5)浓度预测[j].环境监测管理与技术,2021,33(03):26-31.

[3] 马也,王丽娜,王正新.基于ceemdan-lstm-attention的pm_(2.5)浓度多步预测研究[j].环境监测管理与技术,2022,34(02):46-53.