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基于衛星反演的PM_(2.5)濃度與女性肺癌發病率的時空分異研究

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基于衛星反演的PM_(2.5)濃度與女性肺癌發病率的時空分異研究
論文目錄
 
中文摘要第1-6頁
Abstract第6-13頁
第一章 緒論第13-27頁
  1.1 研究背景第13-21頁
    1.1.1 肺癌發生與發展趨勢概述第13-15頁
    1.1.2 女性肺癌發生與發展趨勢概述第15-17頁
    1.1.3 大氣污染對肺癌的影響第17-21頁
  1.2 PM_(2.5) 與肺癌相關性研究概述第21-25頁
    1.2.1 PM_(2.5) 與肺癌相關性研究回顧第21-22頁
    1.2.2 基于衛星反演的地面PM_(2.5)濃度研究現狀第22-25頁
  1.3 研究目的第25-27頁
第二章 數據和方法第27-49頁
  2.1 數據選取第27-29頁
    2.1.1 女性肺癌發病率數據第27-28頁
    2.1.2 PM_(2.5) 濃度衛星反演數據第28-29頁
  2.2 肺癌發病率的PM_(2.5)影響因子體系構建第29-33頁
    2.2.1 PM_(2.5) 影響因子的選取第29頁
    2.2.2 PM_(2.5) 影響因子的構建第29-33頁
  2.3 空間相關性檢驗第33-34頁
  2.4 相關分析第34-35頁
  2.5 灰色關聯度分析第35-37頁
  2.6 模糊隸屬函數分析第37-38頁
  2.7 最大信息熵模型分析第38-39頁
  2.8 加權平均和Natural Breaks斷點分區方法第39-40頁
  2.9 空間預測模型第40-46頁
    2.9.1 嶺估計模型第41頁
    2.9.2 支持向量回歸機模型第41-42頁
    2.9.3 BP人工神經網絡模型第42-44頁
    2.9.4 組合預測方法第44-46頁
  2.10 研究方案及技術路線第46-49頁
第三章 女性肺癌發病率與PM_(2.5)濃度的關聯分析第49-55頁
  3.1 女性肺癌發病率的空間相關性檢驗第49-50頁
  3.2 女性肺癌發病率與PM_(2.5)濃度的相關分析第50-52頁
  3.3 女性肺癌發病率與PM_(2.5)濃度的灰色綜合關聯度分析第52-53頁
  3.4 本章小結第53-55頁
第四章 女性肺癌發病率的PM_(2.5)影響因子重要性分析第55-105頁
  4.1 女性肺癌發病率與PM_(2.5)濃度的模糊隸屬函數計算第55-100頁
    4.1.1 2010 年模糊隸屬函數及隸屬度計算第55-65頁
    4.1.2 2011 年模糊隸屬函數及隸屬度計算第65-74頁
    4.1.3 2012 年模糊隸屬函數及隸屬度計算第74-82頁
    4.1.4 2013 年模糊隸屬函數及隸屬度計算第82-91頁
    4.1.5 2014 年模糊隸屬函數及隸屬度計算第91-100頁
  4.2 基于最大信息熵模型的PM_(2.5)影響因子權重計算第100-103頁
  4.3 本章小結第103-105頁
第五章 女性肺癌發病率的PM_(2.5)環境適宜性分析第105-113頁
  5.1 基于加權平均法的PM_(2.5)環境適宜性指數計算第105-109頁
  5.2 基于Natural Breaks的 PM_(2.5)環境適宜性分區第109-110頁
  5.3 環境適宜性結果評價第110-111頁
  5.4 環境適宜性與PM_(2.5)累積濃度對比第111-112頁
  5.5 本章小結第112-113頁
第六章 女性肺癌發病率的模型預測及空間估值第113-132頁
  6.1 女性肺癌發病率的三種基礎模型預測第113-124頁
    6.1.1 基于SAS的嶺估計預測結果第115-117頁
    6.1.2 基于Clementine的支持向量回歸機預測結果第117-119頁
    6.1.3 基于Matlab的 BP人工神經網絡預測結果第119-124頁
  6.2 女性肺癌發病率的組合模型預測第124-125頁
  6.3 女性肺癌發病率的預測模型選擇及結果驗證第125-127頁
  6.4 女性肺癌發病率的空間估值及結果第127-130頁
  6.5 本章小結第130-132頁
第七章 結論及展望第132-139頁
  7.1 結論與討論第132-137頁
    7.1.1 結論第132-133頁
    7.1.2 討論第133-137頁
  7.2 創新第137頁
  7.3 不足及展望第137-139頁
參考文獻第139-149頁
在學期間的研究成果第149-150頁
致謝第150-151頁

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