1. 毕业设计（论文）的内容和要求

1． 设计（论文）内容 随着我国工业化的快速发展，我国绝大多数城市出现了不同层次的污染。

空气质量日益得到人们的关注。

大气低能见度作为航空飞行的主要危险天气之一，不仅制约着各种军事行动的开展，也影响城市道路系统，海上交通运输和城市居民的出行。

2. 参考文献

[1]熊晨曦. 基于BP神经网络的高速公路能见度预测[J].江西公路科技, 2015(3):79-82. [2] 宋新山．MATLAB在环境科学中的应用［M］．北京:化学工业出版社，2008. [3]李嵘.建立包含灰霾参数的城市空气质量评价体系探讨[J].环境监测管理与技术，2010,22（2）70-70. [4]丁卉，刘永红.基于模糊-灰色聚类方法的城市空气质量评价研究[J].环境科学与技术，2013（S2）. ［5］张德丰. MATLAB神经网络应用设计[M]．北京：机械工业出版社，2009. [6] 王恺，赵宏等. 基于风险神经网络的大气能见度预测[J]. 中国环境科学, 2009, 29(10):1029-1033. [7] 梁之彦，黎洁仪. 基于神经网络的广州市能见度预报[J]. 气象研究与应用，2014，35(1):17-20. [8] 鲁然英.城市环境空气质量及其评价方法研究[D].兰州：兰州大学，2006. [9]张小丽，李祚泳等.基于指标规范值的室内空气客观评价的概率神经网络模型[J].环境工程学报,2014（09）：3881-3886. [10] 李沛，王式功. 基于神经网络逐级分类建模的北京地区能见度预报[J]. 兰州大学学报(自科版)， 2012, 48(3):52-57. [11] 马楚焱，祖建等.基于遗传神经网络模型的空气能见度预测[J]. 环境工程学报, 2015, 9(4):1905-1910

3. 毕业设计（论文）进程安排

起讫日期 设计（论文）各阶段工作内容 备 注 2016.12.20～2017.1.3 布置设计任务、学习基本知识 2017.1.4～2017.1.8 查阅空气能见度与神经网络技术的相关资料文献及翻译 2017.1.9～2017.1.12 学习认识Matlab软件与神经网络工具箱 2017.1.13日前 修改完成开题报告 开题 2017.1.13～2017.3.5 继续学习Matlab及神经网络工具用法 2017.3.6～2017.4.30 搜集实际的能见度因素数据，并对原始数据进行处理 2017.5.1～2017.5.12 用Matlab编程建立神经网络预测模型 2017.5.13～2017.5.22 对建立的神经网络模型进行训练和验证，修改代码，使得模型具有较高的正确率，并比较该算法与其他相关算法的不同 2017.5.23~ 2017.6.1 论文初稿写作，演示 2017.6.3之前 提交所有毕业设计正式材料电子稿与打印稿 2017.6.3～2017.6.8 准备答辩 2017.6.9～2017.6.12 答辩 答辩