论文技术路线图
2023-10-11 15:52:17 9 举报
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本研究的技术路线图主要包括以下几个步骤:首先,我们将进行深入的文献调研,以了解当前研究的前沿和趋势。其次,我们将设计并实施实验,收集和分析数据。在此过程中,我们将使用先进的数据分析工具和方法,以确保结果的准确性和可靠性。然后,我们将根据实验结果,提出我们的研究假设和理论模型。接下来,我们将对这些模型进行验证和优化,以提高其预测和解释能力。最后,我们将撰写论文,详细描述我们的研究成果,包括实验设计、数据分析、模型验证和优化等各个步骤。在整个研究过程中,我们将严格遵守科研伦理,确保研究的公正性和客观性。
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大纲/内容
地点
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北京天津上海重庆
时间
长短期记忆(LSTM)神经网络、耦合多重分形参数和协同指数的LSTM
构建耦合多重分形参数和协同指数的LSTM神经网络模型,并建立不同的CO2减排情景,对O3浓度进行预测。
研究内容
研究结论
2019年1月1日至2021年12月31日
O3-8h质量浓度CO2排放量气象参数
1、阐明了我国四大直辖市O3和CO2的相互作用的多重分形特征2、建立了一个减污降碳协同控制评价指标,作为衡量城市O3和CO2协同控制能力的标准;3、通过建立不同的CO2减排情景,对O3质量浓度进行预测,得到了最佳CO2减排标准。
研究问题
研究方法
根据多重分形参数构建减污降碳协同控制评价指标,并对该指标时空演变的差异性进行分析。
探究O3和CO2相互作用的非线性响应关系,揭示其相互作用随时间演变的特征规律。
研究数据
去趋势互相关分析(DCCA)、多重分形去趋势互相关分析(MFDCCA)
如何基于多重分形方法建立减污降碳协同控制评价指标?如何建立不同的CO2减排情景并对O3质量浓度进行预测?
数据
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