空间数据挖掘在地表水水质评价与预测中的应用研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 第1章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 空间数据挖掘概述 | 第8-9页 |
| 1.1.1 空间数据挖掘结构 | 第8页 |
| 1.1.2 空间数据挖掘方法 | 第8-9页 |
| 1.2 空间数据挖掘研究进展 | 第9-10页 |
| 1.3 水资源评价研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3.1 传统的水质评价方法 | 第11页 |
| 1.3.2 基于不确定性分析的水资源评价 | 第11-12页 |
| 1.4 本文研究意义与研究目标 | 第12-14页 |
| 1.4.1 研究意义 | 第12-13页 |
| 1.4.2 研究目标 | 第13-14页 |
| 1.4.3 主要研究内容 | 第14页 |
| 1.5 数据资料与技术路线 | 第14-16页 |
| 1.5.1 数据资料 | 第14页 |
| 1.5.2 技术路线 | 第14-16页 |
| 第2章 研究区概况 | 第16-19页 |
| 2.1 第二松花江流域自然经济状况 | 第16-17页 |
| 2.1.1 自然环境 | 第16-17页 |
| 2.1.2 社会经济状况 | 第17页 |
| 2.2 第二松花江流域的水资源现状 | 第17-19页 |
| 2.2.1 第二松花江流域水资源现状 | 第17页 |
| 2.2.2 第二松花江流域水资源开发利用情况 | 第17-18页 |
| 2.2.3 第二松花江流域水资源供需分析 | 第18-19页 |
| 第3章 数据准备 | 第19-32页 |
| 3.1 数据源存在的问题 | 第19-21页 |
| 3.2 水资源数据预处理 | 第21-28页 |
| 3.2.1 数据集成 | 第21-22页 |
| 3.2.2 数据清洗 | 第22-24页 |
| 3.2.3 数据变换 | 第24-26页 |
| 3.2.4 数据简化 | 第26-28页 |
| 3.3 地表水资源数据仓库的建立 | 第28-30页 |
| 3.3.1 创建数据准备区 | 第28页 |
| 3.3.2 多维数据集的建立 | 第28-30页 |
| 3.4 地表水水质评价知识的建立 | 第30-32页 |
| 3.4.1 水质评价指标的选择 | 第30-31页 |
| 3.4.2 地表水水质评价标准的确定 | 第31-32页 |
| 第4章 数据分析与模型构建 | 第32-40页 |
| 4.1 前馈BP 神经网络原理 | 第32-33页 |
| 4.1.1 前馈BP 神经网络结构 | 第32页 |
| 4.1.2 前馈BP 神经网络输入输出公式 | 第32-33页 |
| 4.1.3 神经网络学习 | 第33页 |
| 4.1.4 神经网络分类 | 第33页 |
| 4.2 构建改进的BP 神经网络水质评价预测模型 | 第33-38页 |
| 4.2.1 网络结构的确定 | 第33-35页 |
| 4.2.2 算法构建 | 第35-36页 |
| 4.2.3 基于神经网络水质评价与预测 | 第36-37页 |
| 4.2.4 精度分析 | 第37-38页 |
| 4.3 与传统方法的实验分析比较 | 第38-40页 |
| 第5章 结果分析与可视化表达 | 第40-46页 |
| 5.1 基于可视化数据挖掘的二松水质分析 | 第40-43页 |
| 5.1.1 单项水质评价指标可视化表达与分析 | 第40-42页 |
| 5.1.2 二松水质空间分布特征综合分析 | 第42-43页 |
| 5.2 二松地表水水质影响因子分析 | 第43-46页 |
| 5.2.1 自然环境因子分析 | 第43-44页 |
| 5.2.2 居民点分布特征分析 | 第44-45页 |
| 5.2.3 人类活动影响分析 | 第45-46页 |
| 第6章 总结与展望 | 第46-48页 |
| 参考文献 | 第48-52页 |
| 后记 | 第52-53页 |
| 在学期间公开发表论文及著作情况 | 第53页 |
