长春市典型水库水质综合评价及预测研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第1章 绪论 | 第7-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第7-8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-9页 |
| 1.3 水质综合评价方法综述 | 第9-16页 |
| 1.3.1 水质指标的选择 | 第9-11页 |
| 1.3.2 水质指标的预处理 | 第11-12页 |
| 1.3.3 权重系数的确定 | 第12-13页 |
| 1.3.4 综合值的处理 | 第13-16页 |
| 1.4 水质预测方法综述 | 第16-19页 |
| 1.4.1 水质数值模型法 | 第16-17页 |
| 1.4.2 非机理性方法 | 第17-19页 |
| 1.5 技术路线 | 第19-21页 |
| 第2章 长春市典型水库概况 | 第21-30页 |
| 2.1 典型水库基本概况 | 第21-22页 |
| 2.2 水质数据概述 | 第22-29页 |
| 2.2.1 监测指标的选取及计算指标的确定 | 第22-23页 |
| 2.2.2 主要监测指标变化趋势分析 | 第23-29页 |
| 2.3 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 水质综合评价方法的应用 | 第30-42页 |
| 3.1 水质综合评价方法筛选 | 第30-33页 |
| 3.2 综合评价方法的改进 | 第33-38页 |
| 3.2.1 模糊综合评价方法的改进 | 第33-35页 |
| 3.2.2 神经网络的改进 | 第35-38页 |
| 3.3 长春市典型水库水质综合评价 | 第38-40页 |
| 3.4 评价结果分析 | 第40-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 新立城水库水质预测 | 第42-59页 |
| 4.1 预测方法原理基础 | 第42-44页 |
| 4.1.1 小波变换与消噪 | 第42-43页 |
| 4.1.2 神经网络预测方法 | 第43-44页 |
| 4.2 水质时序预测方法应用 | 第44-45页 |
| 4.3 新立城水库实测数据分析 | 第45-46页 |
| 4.4 基于小波变换的降噪处理 | 第46-48页 |
| 4.4.1 小波降噪具体函数 | 第46-47页 |
| 4.4.2 数据降噪实例 | 第47-48页 |
| 4.5 基于神经网络的预测 | 第48-58页 |
| 4.5.1 叶绿素a浓度预测 | 第48-53页 |
| 4.5.2 富营养化程度预测 | 第53-58页 |
| 4.6 本章小结 | 第58-59页 |
| 第5章 结论与展望 | 第59-61页 |
| 5.1 结论 | 第59-60页 |
| 5.2 展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-67页 |
| 附录 | 第67-71页 |
| 在学期间发表的学术论文及其他成果 | 第71-72页 |
| 在学期间参加专业实践及工程项目研究工作 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73页 |
