基于小波分析和神经网络的地铁热环境参量预测模型研究的开题报告一、选题背景地铁是现代城市里重要的公共交通工具，同时也是人们最为常用的交通方式之一。但随着城市化进程的加速以及气候变化等因素的影响，地铁车站的热环境问题越来越凸显。夏季高温，特别是在炎热的城市，人们在地铁车站等待或乘车时常常感到热浪袭来、汗流浃背，极易引起不适，甚至危害健康。而地铁热环境的参数预测则是解决这一问题的关键。本文旨在基于小波分析和神经网络，建立地铁热环境参量预测模型，为地铁热环境的工程设计、改善提供理论依据。二、选题意义地铁热环境参量预测模型的建立，对于地铁车站的工程设计和改善具有重要意义。一方面，有效地预测地铁车站的热环境参数，可以为地铁车站的空调系统设计和运行提供参考；另一方面，可以为完善地铁车站的通风空调系统、改善车站空气质量提供参考方向。三、研究内容1.小波分析小波分析（WaveletAnalysis，WA）是一种数据分析技术。与其他一些信号处理方法相比，小波分析更适用于非平稳信号和离散信号。本文将采用小波分析来分析地铁车站的热环境参数数据，并从中提取有效的参量。2.神经网络神经网络是一种模仿生物神经网络的计算模型。它由大量的节点（神经元）和连接这些节点的边（突触）组成。神经网络可以学习模式、识别信息和解决非线性问题，因此是地铁热环境参量预测的有效工具。3.地铁热环境参量预测模型本文将基于小波分析和神经网络相结合，建立地铁热环境参量预测模型。首先，运用小波分析算法提取地铁车站的热环境参数；然后利用神经网络，对提取出来的参量数据进行学习和训练，建立起预测模型，来对地铁车站的热环境参量进行预测与分析。四、研究方法1.数据收集本文将收集地铁车站的热环境参数数据，包括空气温度、相对湿度、空气流速等。在数据获取过程中，我们将采用专业监测设备进行数据采集，并记录有效的数据样本。2.小波分析在对数据特征提取过程中，选择合适的小波函数和小波尺度，采用小波分析方法分析地铁车站的热环境参量数据，得到能够描述数据特征的小波系数。3.神经网络建立本文的地铁热环境参量预测模型，需采用神经网络，将前期提取出来的有效参量数据，作为神经网络的输入数据，并对神经网络模型进行学习和训练，从而得到预测模型。4.模型评价在本研究中，我们将采用交叉验证方法对模型进行评价。通过将数据集分为训练集和测试集，对模型进行训练和验证。五、研究计划本文研究预计分为以下几个阶段：1.数据收集和预处理2.小波分析方法研究3.建立神经网络模型4.模型评价和结果分析5.总结与展望其中，前三个阶段基础工作量大，需要占用较多的时间。在结果分析阶段，将考虑本文提出的地铁热环境参量预测模型的实用性和推广性，以期为地铁车站的改善与设计提供有效的参考依据，并在之后进行更多的模型研究。