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第1章 绪论1

1.1 背景与意义1

1.2 大气质量评价与预测2

1.2.1 大气与大气污染2

1.2.2 大气污染及危害3

1.2.3 国内外大气质量研究现状4

1.3 本书主要研究内容6

1.4 本书结构安排7

参考文献8

第2章 计算智能概述11

2.1 人工神经网络简介12

2.1.1 神经网络的发展13

2.1.2 神经元及变换函数15

2.1.3 神经网络拓扑结构16

2.1.4 神经网络分类17

2.1.5 神经网络工作方式18

2.1.6 神经网络学习方法18

2.2 进化计算20

2.2.1 进化计算生物学基础20

2.2.2 进化计算发展21

2.2.3 进化计算主要分支23

2.2.4 进化计算的主要特征25

2.3 人工免疫系统26

2.3.1 人工免疫系统的发展27

2.3.2 免疫系统的生物学机理29

2.3.3 人工免疫系统模型33

2.3.4 人工免疫系统应用33

2.3.5 免疫系统特性37

2.3.6 人工免疫算法38

2.4 本章小结43

参考文献43

第3章 人工免疫克隆选择算法48

3.1 免疫克隆选择算法研究现状50

3.2 传统免疫克隆选择算法52

3.2.1 传统免疫克隆选择算法52

3.2.2 传统免疫克隆选择算法的不足53

3.3 引入疫苗接种策略的免疫克隆选择算法54

3.3.1 抗体克隆的规模和疫苗的提取54

3.3.2 疫苗的选择55

3.3.3 疫苗的接种56

3.3.4 算法描述57

3.4 引入局部高斯变异算子的免疫克隆选择算法59

3.4.1 局部高斯变异算子的构造59

3.4.2 算法描述60

3.5 引入疫苗接种策略和高斯变异算子的免疫克隆选择算法60

3.5.1 问题的提出60

3.5.2 算法描述62

3.6 本章小结63

参考文献64

第4章 基于改进免疫克隆选择算法优化的大气质量评价模型及其应用66

4.1 大气污染损害率普适公式66

4.2 改进免疫克隆选择算法优化参数67

4.2.1 构造目标函数67

4.2.2 传统免疫克隆选择算法优化参数68

4.2.3 引入疫苗接种策略的免疫克隆选择算法优化参数70

4.2.4 引入局部高斯变异算子的免疫克隆选择算法优化参数71

4.2.5 引入疫苗接种策略和高斯变异算子的免疫克隆选择算法优化参数74

4.3 四种算法的比较与性能分析75

4.3.1 算法比较的约束条件75

4.3.2 四种算法比较与性能分析75

4.4 基于改进免疫克隆选择算法的大气质量综合污染评价模型79

4.5 五个级别大气污染损害率取值范围的确定80

4.6 某城市大气质量评价结果及分析80

4.7 十个监测点大气质量评价结果及与其他评价方法的比较和分析84

4.8 本章小结86

参考文献86

第5章 基于免疫克隆选择算法优化的动态递归神经网络89

5.1 Elman神经网络89

5.1.1 Elman神经网络数学模型89

5.1.2 Elman神经网络学习算法90

5.1.3 Elman神经网络学习算法的缺陷91

5.2 基于改进免疫克隆选择算法优化的动态递归神经网络92

5.2.1 多参分析92

5.2.2 动态阈值93

5.2.3 算法描述94

5.3 本章小结95

参考文献95

第6章 引入趋势信息的双反馈Elman神经网络96

6.1 趋势信息96

6.2 双反馈Elman神经网络96

6.3 引入趋势信息的双反馈Elman神经网络98

6.4 本章小结100

参考文献100

第7章 若干算法在大气质量预测中的应用101

7.1 性能评价指标101

7.2 基本Elman神经网络在大气质量拟合中的应用101

7.2.1 基本Elman神经网络拟合实验102

7.2.2 仿真实验102

7.3 引入趋势信息Elman神经网络在大气质量拟合中的应用102

7.3.1 引入趋势信息Elman神经网络拟合实验103

7.3.2 仿真实验103

7.4 基于免疫克隆选择算法优化的Elman神经网络在大气质量拟合中的应用104

7.4.1 基于免疫克隆选择算法优化的Elman神经网络拟合实验104

7.4.2 仿真实验105

7.5 几种算法在大气质量拟合应用中的比较106

7.6 几种算法在大气质量预测中的应用108

7.6.1 基本Elman神经网络预测大气质量109

7.6.2 引入趋势信息的双反馈Elman神经网络预测大气质量109

7.6.3 基于免疫克隆选择算法优化Elman神经网络预测大气质量109

7.6.4 仿真实验与结果分析110

7.7 本章小结112

参考文献112

第8章 基于粒子群算法优化的大气质量评价模型及其应用114

8.1 我国最常使用的API大气质量评价法115

8.2 粒子群优化算法概述116

8.2.1 粒子群优化算法原理117

8.2.2 粒子群优化算法流程117

8.3 基于粒子群优化算法大气质量指数评价模型117

8.3.1 大气质量综合污染损害指数评价模型118

8.4 仿真模拟与分析119

8.5 本章小结121

参考文献122

第9章 结论与展望124

9.1 结论124

9.2 展望125