| 1 导论 | 第1-29页 |
| ·选题目的及意义 | 第11-12页 |
| ·区域水环境系统预测的国内外研究现状 | 第12-14页 |
| ·数值模拟方法在区域水环境预测中的应用现状和存在的问题 | 第14-15页 |
| ·新兴学科在区域水环境研究中的应用进展 | 第15-19页 |
| ·空间变异性的应用 | 第16-17页 |
| ·人工神经网络在水土科学中应用的研究进展 | 第17-19页 |
| ·预测理论、方法与基本步骤 | 第19-20页 |
| ·研究思维及技术路线 | 第20-21页 |
| ·研究目标及研究内容 | 第21-22页 |
| ·河套灌区的基本情况及研究区域的代表性评价 | 第22-29页 |
| ·河套灌区基本情况 | 第22-24页 |
| ·灌区水-土环境预测评估的特点 | 第24页 |
| ·河套灌区节水改造规划 | 第24-25页 |
| ·研究区域的选择与代表性评价 | 第25页 |
| ·解放闸灌域的基本情况及用水管理现状 | 第25页 |
| ·沙壕渠试区的基本情况及代表性评价 | 第25-29页 |
| 2 人工神经网络理论与模型结构 | 第29-39页 |
| ·人工智能技术与人工神经网络的发展 | 第29页 |
| ·人工智能与人工神经网络的关系 | 第29-30页 |
| ·BP神经网络 | 第30-35页 |
| ·BP神经网络结构 | 第30-32页 |
| ·BP神经网络的特点与不足 | 第32页 |
| ·BP网络模型的计算步骤 | 第32-34页 |
| ·资料的标准化处理 | 第34-35页 |
| ·径向基函数神经网络及其结构 | 第35-37页 |
| ·RBF模型结构 | 第35-36页 |
| ·RBF模型算法的程序实现 | 第36-37页 |
| ·Matlab6.5语言简介 | 第37-39页 |
| 3 地下水文预测中BP网络模型结构设计与案例分析 | 第39-49页 |
| ·BP模型输入因子分析 | 第39-40页 |
| ·BP模型结构的选择与设计实例 | 第40-45页 |
| ·BP模型层数的选择 | 第40页 |
| ·隐层单元数的选择 | 第40-42页 |
| ·学习速率的选择 | 第42-44页 |
| ·激励函数的选取 | 第44-45页 |
| ·普通BP算法的改进-快速BP算法 | 第45-46页 |
| ·快速BP算法的基本原理 | 第45页 |
| ·普通BP算法与快速BP算法结果对比实例 | 第45-46页 |
| ·样本容量对模型稳健性的影响 | 第46-48页 |
| ·小结 | 第48-49页 |
| 4 大区域(解放闸灌域)地下水埋深预测 | 第49-66页 |
| ·年平均地下水埋深预测 | 第49-53页 |
| ·规划水平年BP模型输入因子的确定 | 第49-50页 |
| ·规划水平年的年地下水埋深BP模型预测 | 第50页 |
| ·地下水埋深预测的径向基函数法 | 第50-52页 |
| ·不同规划水平年预测结果分析与评价 | 第52-53页 |
| ·区域地下水位变化的水均衡分析法 | 第53-57页 |
| ·计算原理 | 第53-54页 |
| ·河套灌区解放闸灌域有作物覆盖下的潜水蒸发系数的推求 | 第54-55页 |
| ·节水工程实施后地下水埋深的计算 | 第55-57页 |
| ·结果分析 | 第57页 |
| ·解放闸灌域月地下水埋深动态模拟与预测 | 第57-64页 |
| ·因子分析与输入因子选择 | 第57-58页 |
| ·BP模型结构的确定 | 第58-59页 |
| ·模型的建立与检验 | 第59页 |
| ·模型的预报(运转) | 第59-60页 |
| ·结果分析 | 第60-64页 |
| ·小结 | 第64-66页 |
| 5 地下水水质预测 | 第66-83页 |
| ·沙壕渠试区灌季(非冻期)地下水埋深预测 | 第66-71页 |
| ·试区地下水埋深影响因子分析及BP模型输入因子的确定 | 第66-68页 |
| ·BP模型结构选取及参数确定 | 第68页 |
| ·BP模型模拟、检验与预报 | 第68-69页 |
| ·RBF模型模拟、检验与预报 | 第69-70页 |
| ·结果分析 | 第70-71页 |
| ·冻融季地下水位的模拟与预测 | 第71-74页 |
| ·相关因子分析与影响因子选择 | 第71-72页 |
| ·BP模型结构的确定 | 第72-73页 |
| ·模型的建立、检验与预报 | 第73页 |
| ·结果分析 | 第73-74页 |
| ·非冻季(生长季)地下水质预测 | 第74-78页 |
| ·沙壕渠试区地下水水质变化一般规律与影响因子分析 | 第74-76页 |
| ·地下水水质BP模型预测输入因子的选择 | 第76-77页 |
| ·不同规划水平年输入因子的确定与水文年的选择 | 第77页 |
| ·模型的建立、检验与预报 | 第77-78页 |
| ·结果分析 | 第78页 |
| ·冻融季(非生长季)地下水质预测 | 第78-81页 |
| ·冻融季地下水质影响因子分析 | 第78-80页 |
| ·BP模型结构的确定 | 第80页 |
| ·BP模型的建立、检验与运转(预测) | 第80-81页 |
| ·结果分析 | 第81页 |
| ·小结 | 第81-83页 |
| 6 区域土壤水盐动态预测 | 第83-101页 |
| ·沙壕渠试区非冻季(生长季)土壤水盐模拟与预测 | 第83-91页 |
| ·土壤水盐相关因子分析 | 第83-84页 |
| ·土壤水盐BP模型与RBF模型因子选择 | 第84页 |
| ·土壤水分、盐分BP模型与RBF模型结构确定 | 第84-85页 |
| ·土壤水分ANN模型的建立、检验与预测 | 第85-86页 |
| ·土壤盐分ANN模型的建立、检验与预测 | 第86页 |
| ·结果分析 | 第86-91页 |
| ·冻融期土壤水盐的模拟与预测 | 第91-98页 |
| ·河套灌区冻土水盐运动的一般规律 | 第91-92页 |
| ·土壤水盐相关因子分析及BP模型输入因子的确定 | 第92-93页 |
| ·BP模型结构的选取 | 第93-94页 |
| ·土壤水盐预测模型建立、检验与预测 | 第94页 |
| ·土壤水分模拟、检验与预测结果分析 | 第94-95页 |
| ·土壤盐分模拟、检验与预测结果分析 | 第95-98页 |
| ·小结 | 第98-101页 |
| 7 人工神经Kriging法与神经Co-Kriging法在冻土水盐空间分布模拟与估值中的初步应用研究 | 第101-122页 |
| ·季节性冻土水盐的变化规律及研究意义 | 第101页 |
| ·国内外对冻土水盐空间分布的主要研究方法 | 第101-102页 |
| ·人工神经Kriging(ANK)法的定义与结构设计 | 第102-103页 |
| ·实验设计及采样 | 第103-104页 |
| ·NK法结构的选取 | 第104-105页 |
| ·NK模型训练模拟、检验结果与OK插值，CS结果对比分析 | 第105-107页 |
| ·训练模拟结果对比分析 | 第105-106页 |
| ·检验结果对比分析 | 第106-107页 |
| ·估值结果对比分析 | 第107页 |
| ·变异函数对比分析 | 第107-110页 |
| ·统计参数对比分析 | 第110-113页 |
| ·人工神经Co-Kriging(ANCO-K)的提出 | 第113-120页 |
| ·冻土盐分(EC)与各离子相关关系分析与NCo-K输入因子的确定 | 第114页 |
| ·NCo-K模型结构确定与模型的建立与检验 | 第114页 |
| ·结果分析 | 第114-120页 |
| ·小结 | 第120-122页 |
| 8 结论 | 第122-129页 |
| 致谢 | 第129-130页 |
| 参考文献 | 第130-137页 |
| 附录 | 第137-159页 |
| 作者简介 | 第159页 |
