| 中文摘要 | 第1-6页 |
| 英文摘要 | 第6-9页 |
| 1 城市水环境承载力研究综述 | 第9-22页 |
| ·城市水环境 | 第9-10页 |
| ·城市水环境极限承载力的定义和特征 | 第10-12页 |
| ·城市水环境极限承载力 | 第10-11页 |
| ·水环境承载力主要特征 | 第11-12页 |
| ·城市水环境承载力研究现状 | 第12-14页 |
| ·水环境承载力的研究方法 | 第14-19页 |
| ·指标体系评价方法 | 第15页 |
| ·多目标模型最优化方法 | 第15页 |
| ·系统动力学法 | 第15-16页 |
| ·人工神经网络结合遗传算法 | 第16-19页 |
| ·本文的研究方法和技术路线 | 第19-20页 |
| ·研究方法 | 第19页 |
| ·技术路线 | 第19-20页 |
| ·研究内容 | 第20-21页 |
| ·研究目标 | 第21-22页 |
| 2 银川市水环境容量计算研究 | 第22-31页 |
| ·研究目的 | 第22页 |
| ·银川市水环境现状与分析 | 第22-29页 |
| ·银川市水环境容量计算模型 | 第26-27页 |
| ·参数与控制因子确定 | 第27-29页 |
| ·计算结果 | 第29页 |
| ·结果分析 | 第29-31页 |
| 3 人工神经网络结合遗传算法在城市水环境极限承载力中的应用研究 | 第31-55页 |
| ·人工神经网络特点简介 | 第31-37页 |
| ·BP网络 | 第32-37页 |
| ·BP网络的原理及学习算法 | 第32页 |
| ·BP网络学习公式推导 | 第32-36页 |
| ·BP网络存在的问题 | 第36-37页 |
| ·遗传算法特点简介 | 第37-40页 |
| ·遗传算法基本概念 | 第37页 |
| ·基本思路及目的 | 第37-38页 |
| ·遗传算法的操作步骤 | 第38-40页 |
| ·遗传算法的优点 | 第40页 |
| ·人工神经网络和遗传算法结合原理 | 第40-42页 |
| ·城市水环境极限承载力的人工神经网络结合遗传算法的模型 | 第42-49页 |
| ·建模原理 | 第42-43页 |
| ·模型的计算流程 | 第43-46页 |
| ·MATLAB语言实现BP网络和遗传算法程序 | 第46-48页 |
| ·程序应用 | 第48-49页 |
| ·数据的预处理 | 第48页 |
| ·训练网络 | 第48-49页 |
| ·输出结果 | 第49页 |
| ·银川市水环境承载力的计算和分析 | 第49-55页 |
| 4 总结与展望 | 第55-58页 |
| ·总结 | 第55-56页 |
| ·展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第62页 |