可变结构神经网络在水质预测和评价中的应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-9页 |
| Contents | 第9-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| ·研究背景及意义 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-16页 |
| ·神经网络 | 第13-15页 |
| ·水质预测模型 | 第15-16页 |
| ·水质评价 | 第16页 |
| ·主要研究内容 | 第16-18页 |
| 第二章 水质模型 | 第18-29页 |
| ·常见的河流水质模型 | 第18-21页 |
| ·水中各种物质的相互作用 | 第21-22页 |
| ·主成分分析 | 第22-25页 |
| ·主成分分析简介 | 第22-24页 |
| ·影响水质建模的主成分分析 | 第24-25页 |
| ·多元统计回归模型 | 第25-28页 |
| ·回归分析简介 | 第25-26页 |
| ·基于回归模型的水质预测 | 第26-28页 |
| ·小结 | 第28-29页 |
| 第三章 BP神经网络水质预测 | 第29-43页 |
| ·神经网络介绍 | 第29-32页 |
| ·BP神经网络结构的设计 | 第32-36页 |
| ·BP神经网络输入输出结构的设计 | 第32-34页 |
| ·BP神经网络隐含层的设计 | 第34-35页 |
| ·BP神经网络的训练和测试 | 第35-36页 |
| ·MATLAB实现的BP水质预测 | 第36-39页 |
| ·BP神经网络预测值 | 第39页 |
| ·利用时间序列建模的不足及其改进 | 第39-42页 |
| ·以时间序列建模及其不足 | 第39-41页 |
| ·以时间序列加空间序列建模 | 第41-42页 |
| ·小结 | 第42-43页 |
| 第四章 可变结构BP神经网络水质预测 | 第43-49页 |
| ·变结构神经网络及其优化算法 | 第43-47页 |
| ·变结构BP神经网络 | 第43-45页 |
| ·变结构BP神经网络的优化算法 | 第45-47页 |
| ·两种神经网络预测算法结果的比较 | 第47页 |
| ·小结 | 第47-49页 |
| 第五章 水质评价方法 | 第49-58页 |
| ·水质评价方法介绍 | 第49-52页 |
| ·浓度标准分类法 | 第50-51页 |
| ·水质评价指数法 | 第51-52页 |
| ·基于 BP网络的水质评价 | 第52-55页 |
| ·BP网络水质评价的基本思想 | 第53页 |
| ·应用实例 | 第53-55页 |
| ·变结构 BP网络水质评价 | 第55-57页 |
| ·变结构 BP网络水质评价的思想 | 第55页 |
| ·应用实例 | 第55-57页 |
| ·小结 | 第57-58页 |
| 第六章 神经网络新理论的发展 | 第58-65页 |
| ·过程神经元网络简介 | 第58页 |
| ·过程神经元模型 | 第58-59页 |
| ·过程神经元网络模型 | 第59-64页 |
| ·前馈过程神经元网络模型 | 第59-62页 |
| ·反馈过程神经元网络模型 | 第62-64页 |
| ·小结 | 第64-65页 |
| 全文总结 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第71-73页 |
| 致谢 | 第73页 |
