| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 1 绪论 | 第11-18页 |
| ·课题研究的目的及意义 | 第11-13页 |
| ·国内外研究动态 | 第13-15页 |
| ·国内外富营养化研究历程 | 第13-14页 |
| ·水质富营养预测的研究动态 | 第14-15页 |
| ·本文研究思路及主要内容 | 第15-18页 |
| ·研究思路 | 第15-16页 |
| ·课题的主要研究工作 | 第16-18页 |
| 2 万宁水库富营养化预测系统的建立 | 第18-34页 |
| ·万宁水库库区概况 | 第18-20页 |
| ·万宁水库概况 | 第18-19页 |
| ·气候气象 | 第19-20页 |
| ·水污染源调查 | 第20-25页 |
| ·万宁水库点污染源 | 第20页 |
| ·万宁水库面污染源 | 第20-25页 |
| ·万宁水库内污染源 | 第25页 |
| ·数据分析 | 第25-32页 |
| ·取样时间和测定项目 | 第25-26页 |
| ·因子分析法选择主要因子 | 第26-29页 |
| ·库区主要水质参数的地区分布与年内变化 | 第29-32页 |
| ·水库富营养化预测系统的构建 | 第32-34页 |
| 3 水库富营养化短期预测 | 第34-55页 |
| ·预测模型的选取 | 第34-41页 |
| ·模型的介绍 | 第34-38页 |
| ·预测方法模型适用性分析与选择 | 第38-39页 |
| ·选取模型的缺点及优化 | 第39-41页 |
| ·基于遗传算法的人工神经网络的应用综述 | 第41页 |
| ·基于自适应遗传算法的BP 神经网络预测模型的实现 | 第41-53页 |
| ·BP 人工神经网络模型的建立 | 第41-44页 |
| ·遗传算法设计 | 第44-46页 |
| ·BP 神经网络结合遗传算法改进的算法-GABP 算法 | 第46-48页 |
| ·数据仿真和结果分析 | 第48-53页 |
| ·富营养化预警研究 | 第53-54页 |
| ·应急措施 | 第54-55页 |
| 4 水库营养盐长期预测 | 第55-62页 |
| ·模型及预测 | 第55-57页 |
| ·狄龙模型 | 第55页 |
| ·模型率定 | 第55-56页 |
| ·检验 | 第56页 |
| ·预测结果 | 第56-57页 |
| ·万宁水库富营养化规划 | 第57-62页 |
| ·富营养化成因分析 | 第57页 |
| ·水库环境容量 | 第57-59页 |
| ·容量计算结果 | 第59页 |
| ·削减计划 | 第59-60页 |
| ·污染防治措施 | 第60-62页 |
| 5 总结与展望 | 第62-64页 |
| ·总结 | 第62页 |
| ·本研究的创新之处 | 第62页 |
| ·本研究的不足 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 附录 | 第68-71页 |