人工神经网络在物探方法预测含水层含水量中的应用
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-12页 |
| 第1章 引言 | 第12-20页 |
| ·选题背景及研究意义 | 第12-14页 |
| ·选题背景 | 第12页 |
| ·研究意义 | 第12-14页 |
| ·国内外研究概况 | 第14-17页 |
| ·国外研究概况 | 第14-16页 |
| ·国内研究概况 | 第16-17页 |
| ·研究内容及技术路线 | 第17-19页 |
| ·研究内容 | 第17-18页 |
| ·技术路线 | 第18-19页 |
| ·主要创新点 | 第19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第2章 人工神经网络理论 | 第20-28页 |
| ·人工神经网络的基本原理与组成 | 第20-23页 |
| ·人工神经网络的基本理论 | 第20-21页 |
| ·人工神经网络模型的结构 | 第21-23页 |
| ·传递函数 | 第23页 |
| ·相关领域应用 | 第23-25页 |
| ·人工神经网络水资源评价预测 | 第23-24页 |
| ·人工神经网络含矿量预测 | 第24-25页 |
| ·神经网络的几种常用模型 | 第25-27页 |
| ·模型介绍 | 第25-27页 |
| ·模型对比及选取 | 第27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 物探预测第四系孔隙水的可行性研究 | 第28-34页 |
| ·物探预测的物质基础 | 第28-31页 |
| ·第四系水文地质特征 | 第28页 |
| ·第四系含水层的电性特征 | 第28-30页 |
| ·第四系含水层的弹性特征 | 第30-31页 |
| ·物探方法预测的有效性 | 第31-33页 |
| ·电法 | 第31-32页 |
| ·弹性波法 | 第32-33页 |
| ·方法组合分析 | 第33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 野外方法优化试验 | 第34-42页 |
| ·研究区概况 | 第34-35页 |
| ·研究区一(北京潮白河水源地) | 第34页 |
| ·研究区二(石家庄西马庄水源地) | 第34-35页 |
| ·综合物探技术组合试验 | 第35-40页 |
| ·研究区水文地质情况分析 | 第35-36页 |
| ·综合物探方法优化组合试验 | 第36-40页 |
| ·各种组合模式物探方法应用总结 | 第40页 |
| ·本章小结 | 第40-42页 |
| 第5章 模型参数的分析 | 第42-48页 |
| ·建模神经元的选择 | 第42-43页 |
| ·建模基本神经元的选取 | 第42页 |
| ·综合输入神经元的引入 | 第42-43页 |
| ·输入神经元的分析 | 第43-44页 |
| ·输入神经元的归一化处理 | 第43-44页 |
| ·神经元的优化组合 | 第44页 |
| ·模型结构的确定 | 第44-47页 |
| ·模型结构的确立 | 第44-45页 |
| ·BP神经网络算法研究 | 第45-46页 |
| ·神经元个数的确定 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第6章 模型的建立 | 第48-50页 |
| ·模型的训练方式及验证推广 | 第48-49页 |
| ·训练过程 | 第48页 |
| ·验证方式 | 第48-49页 |
| ·预测结果对比 | 第49页 |
| ·小结 | 第49-50页 |
| 第7章 基于MATLAB环境的预测模型的程序设计 | 第50-56页 |
| ·MATLAB神经网络工具箱简介 | 第50页 |
| ·模型各层之间传递函数的选择 | 第50-52页 |
| ·MATLAB编程 | 第52-54页 |
| ·主程序框架 | 第52-53页 |
| ·模型的保存工作 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-56页 |
| 第8章 预测模型推广能力的评估 | 第56-58页 |
| ·模型推广能力评价 | 第56页 |
| ·本章结论 | 第56-58页 |
| 第9章 结论及展望 | 第58-62页 |
| ·结论 | 第58-60页 |
| ·展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 作者简介 | 第66页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和科研成果 | 第66页 |
