| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 第1章 引言 | 第9-21页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-14页 |
| 1.1.1 我国城市供水管网概况 | 第9-11页 |
| 1.1.2 管网维护与更新改造技术体系 | 第11-14页 |
| 1.2 管线健康状态评估现状 | 第14-18页 |
| 1.2.1 机理性模型 | 第15页 |
| 1.2.2 非机理性模型 | 第15-18页 |
| 1.3 研究内容及创新点 | 第18-20页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第18-19页 |
| 1.3.2 创新点 | 第19-20页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第20-21页 |
| 第2章 管线健康状态影响因素分析 | 第21-34页 |
| 2.1 管线健康状态影响因素 | 第21-26页 |
| 2.1.1 物理因素 | 第21-24页 |
| 2.1.2 环境因素 | 第24-25页 |
| 2.1.3 运行状况 | 第25-26页 |
| 2.2 研究区域管网现状 | 第26-33页 |
| 2.2.1 研究区域管网基本概况 | 第26-27页 |
| 2.2.2 研究区域破损事故概况 | 第27-29页 |
| 2.2.3 研究区域破损影响因素分析 | 第29-33页 |
| 2.3 本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 BP神经网络技术在管线健康状态评估中的应用 | 第34-50页 |
| 3.1 BP神经网络方法概述 | 第34-39页 |
| 3.1.1 人工神经网络 | 第34-37页 |
| 3.1.2 BP神经网络 | 第37-39页 |
| 3.2 应用BP神经网络建立管线健康状态评估模型 | 第39-45页 |
| 3.2.1 建模工具 | 第39页 |
| 3.2.2 样本数据准备 | 第39-43页 |
| 3.2.3 网络构建 | 第43-44页 |
| 3.2.4 模型训练 | 第44-45页 |
| 3.3 模型效果评估 | 第45-48页 |
| 3.3.1 混淆矩阵 | 第45-46页 |
| 3.3.2 ROC曲线 | 第46页 |
| 3.3.3 交叉验证 | 第46页 |
| 3.3.4 模型精确度和稳定性评估 | 第46-48页 |
| 3.4 本章小结 | 第48-50页 |
| 第4章 随机森林技术在管线健康状态评估中的应用 | 第50-67页 |
| 4.1 随机森林方法概述 | 第50-55页 |
| 4.1.1 组合学习器 | 第50页 |
| 4.1.2 决策树 | 第50-51页 |
| 4.1.3 Bagging | 第51-52页 |
| 4.1.4 随机森林 | 第52-55页 |
| 4.2 应用随机森林建立管线健康状态评估模型 | 第55-62页 |
| 4.2.1 建模工具 | 第55页 |
| 4.2.2 模型建立 | 第55页 |
| 4.2.3 模型效果评估 | 第55-58页 |
| 4.2.4 影响因子重要性排序 | 第58-59页 |
| 4.2.5 影响因子的影响规律 | 第59-62页 |
| 4.3 评估方法在供水管网中的应用 | 第62-65页 |
| 4.3.1 评估管线风险系数 | 第62-63页 |
| 4.3.2 绘制健康状态专题图 | 第63-65页 |
| 4.4 本章小结 | 第65-67页 |
| 第5章 基于ArcGIS的管线健康状态评估系统开发 | 第67-81页 |
| 5.1 地理信息系统在城市供水管网的应用 | 第67-69页 |
| 5.1.1 地理信息系统 | 第67页 |
| 5.1.2 GIS在供水管网的应用 | 第67-68页 |
| 5.1.3 供水管网GIS系统主要功能 | 第68-69页 |
| 5.2 系统开发基础 | 第69-70页 |
| 5.2.1 ArcGIS的空间分析与统计功能 | 第69-70页 |
| 5.2.2 应用.NET技术实现ArcGIS的二次开发 | 第70页 |
| 5.3 系统介绍 | 第70-80页 |
| 5.3.1 系统目标与需求分析 | 第70-71页 |
| 5.3.2 开发环境与运行环境 | 第71页 |
| 5.3.3 主要功能与模块介绍 | 第71-80页 |
| 5.4 本章小结 | 第80-81页 |
| 第6章 结论与建议 | 第81-83页 |
| 6.1 结论 | 第81-82页 |
| 6.2 建议 | 第82-83页 |
| 参考文献 | 第83-88页 |
| 致谢 | 第88-90页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第90页 |
