人工神经网络模型在黄河水质预测中的应用
| 第一章 绪论 | 第1-16页 |
| 第1节 研究的目的和意义 | 第10-11页 |
| 第2节 国内外研究现状及论文选题 | 第11-15页 |
| ·国内外水质数学模型的研究进展 | 第11-12页 |
| ·水环境系统的非线性及不确定性 | 第12-14页 |
| ·论文的选题 | 第14-15页 |
| 第3节 论文的主要研究工作 | 第15-16页 |
| ·研究目标的确定 | 第15页 |
| ·数据收集的原则 | 第15页 |
| ·数学模型的建立 | 第15-16页 |
| 第二章 数学模型的选择 | 第16-23页 |
| 第1节 不确定性方法的建模规则及其应用 | 第16-20页 |
| ·灰色理论模型 | 第16-17页 |
| ·人工神经网络模型 | 第17-18页 |
| ·多元非线性回归法 | 第18-20页 |
| 第2节 模型的适用性分析及选取 | 第20-23页 |
| 第三章 人工神经网络系统模型 | 第23-36页 |
| 第1节 ANN模型的基本概念 | 第23-26页 |
| ·模型的概述 | 第23页 |
| ·网络的拓扑结构 | 第23-26页 |
| 第2节 ANN模型的建模规则 | 第26-31页 |
| 第3节 网络训练参数的选取方法 | 第31-34页 |
| ·隐层数的选取 | 第31页 |
| ·网络训练次数的确定 | 第31-32页 |
| ·选择恰当的激活函数 | 第32-33页 |
| ·目标误差的选取 | 第33页 |
| ·模型预测质量的评价方法 | 第33-34页 |
| 第4节 ANN模型的泛化能力及优缺点 | 第34-36页 |
| ·网络的泛化能力 | 第34-35页 |
| ·网络的优缺点 | 第35-36页 |
| 第四章 ANN模型在黄河水质模拟中的应用 | 第36-90页 |
| 第1节 黄河的基本情况 | 第36-41页 |
| ·流域的概况 | 第36-37页 |
| ·黄河水质变化特征 | 第37-41页 |
| 第2节 数据的获取与处理工作 | 第41-45页 |
| ·评价因子和影响因子的筛选 | 第41-42页 |
| ·数据的收集和预处理 | 第42-45页 |
| 第3节 研究的方法及技术路线 | 第45-49页 |
| ·研究的方法 | 第45-48页 |
| ·研究的技术路线 | 第48-49页 |
| 第4节 模型的率定和验证 | 第49-90页 |
| ·研究区域的划分 | 第49-50页 |
| ·典型河段模型的率定 | 第50-61页 |
| ·其它洞段模型的建立 | 第61-81页 |
| ·误差分析 | 第81-87页 |
| ·模型的应用 | 第87-90页 |
| 第五章 结论和展望 | 第90-93页 |
| 第1节 本文结论 | 第90-92页 |
| 第2节 有待进一步研究的问题 | 第92-93页 |
| 参考文献 | 第93-96页 |
| 致谢 | 第96页 |
