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典型村镇水质评价与预测方法研究及应用

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第14-24页
    1.1 研究背景和选题意义第14-15页
        1.1.1 研究背景第14页
        1.1.2 研究意义第14-15页
    1.2 国内外的研究现状第15-19页
        1.2.1 水质评价的研究现状第15-17页
        1.2.2 水质预测的研究现状第17-19页
        1.2.3 水质预警的研究现状第19页
    1.3 主成分分析法在水质评价中的应用分析第19-21页
    1.4 支持向量机在水质预测中的应用研究第21-22页
    1.5 本课题主要内容及技术路线第22-24页
        1.5.1 主要研究内容第22-23页
        1.5.2 技术路线第23页
        1.5.3 课题创新点第23-24页
第2章 主成分分析法的研究及应用第24-37页
    2.1 主成分分析法第24-26页
        2.1.1 基本概念第24页
        2.1.2 基本思想第24-25页
        2.1.3 基本步骤第25-26页
    2.2 主成分分析法的改进研究第26-27页
    2.3 主成分分析法的MATLAB实现第27-36页
        2.3.1 养殖水体的主成分分析第27-32页
        2.3.2 纳污水体的主成分分析第32-36页
    2.4 本章小结第36-37页
第3章 模糊综合评价研究及应用第37-62页
    3.1 模糊评价基本原理第37页
    3.2 评价的基本步骤第37-39页
    3.3 权重的改进第39-44页
        3.3.1 层次分析法第40-41页
        3.3.2 熵值法第41-43页
        3.3.3 权重的组合方式第43-44页
    3.4 应用实例第44-58页
        3.4.1 评价指标第44页
        3.4.2 评价标准第44-46页
        3.4.3 模糊矩阵第46-50页
        3.4.4 权重矩阵第50-55页
        3.4.5 综合评价第55-56页
        3.4.6 评价结果一致性分析第56-58页
    3.5 水质评价应用第58-60页
    3.6 本章小结第60-62页
第4章 支持向量回归机的优化研究及其应用第62-80页
    4.1 支持向量机回归机第62-64页
        4.1.1 线性向量回归第62-63页
        4.1.2 非线性向量回归第63-64页
    4.2 遗传算法第64-66页
        4.2.1 遗传算法概念第65-66页
        4.2.2 基于遗传算法的SVR参数寻优步骤第66页
    4.3 水质预测模型的建立第66-78页
        4.3.1 水质指标第66-68页
        4.3.2 数据预处理第68-71页
        4.3.3 模型训练及参数优化第71-72页
        4.3.4 预测结果第72-78页
    4.4 本章小结第78-80页
第5章 水质预警模型的研究与应用第80-87页
    5.1 基于水质评价的预警信息发布第80-81页
    5.2 预警模型的验证第81-84页
        5.2.1 养殖水体预警模型验证第81-83页
        5.2.2 纳污水体预警模型验证第83-84页
    5.3 水污染控制措施第84-86页
        5.3.1 养殖水体水质应急措施第84-85页
        5.3.2 纳污水体水质控制措施第85-86页
    5.4 本章小结第86-87页
结论与建议第87-89页
参考文献第89-94页
致谢第94-95页
附录A(攻读学位期间所发表的学术论文目录)第95页

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