| 中文摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| ·研究背景及意义 | 第8-9页 |
| ·水质预测研究现状 | 第9-11页 |
| ·人工神经网络在水质预测中的应用 | 第10-11页 |
| ·生态调度研究现状 | 第11-14页 |
| ·生态调度概念及分类 | 第11-12页 |
| ·水质改善为目标的水库生态调度 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-14页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第14-16页 |
| 第二章 调峰运行方式对三峡库区支流水质的影响 | 第16-38页 |
| ·通过调峰运行改善支流水质的基本原理 | 第16-19页 |
| ·水体交换对河流富营养化的影响 | 第16-17页 |
| ·非汛期三峡日调节调峰能力 | 第17页 |
| ·通过调峰运行改善支流水质的原理 | 第17-19页 |
| ·三峡水库一维水流模型 | 第19-26页 |
| ·基本原理 | 第19-20页 |
| ·模型构建 | 第20-22页 |
| ·模拟计算结果 | 第22-26页 |
| ·调峰运行对库区支流污染物浓度的影响 | 第26-36页 |
| ·本章小结 | 第36-38页 |
| 第三章 基于人工神经网络的水质预测 | 第38-52页 |
| ·人工神经网络基本原理 | 第38-42页 |
| ·BP神经网络原理 | 第38-41页 |
| ·BP神经网络存在的问题及改进 | 第41-42页 |
| ·BP神经网络在三峡不同运行方式影响香溪河水质预测中的应用 | 第42-51页 |
| ·BP神经网络模型的构建 | 第43-47页 |
| ·BP神经网络学习应用执行步骤 | 第47-48页 |
| ·BP神经网络学习训练结果 | 第48-50页 |
| ·BP网络预测检验结果分析 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第四章 耦合水质目标的三峡水库非汛期优化调度 | 第52-65页 |
| ·三峡水库非汛期调度特点 | 第52-53页 |
| ·耦合水质目标的三峡水库非汛期优化调度模型 | 第53-55页 |
| ·目标函数 | 第53-54页 |
| ·约束条件 | 第54-55页 |
| ·耦合水质目标的三峡水库非汛期优化调度求解 | 第55-60页 |
| ·多目标优化问题的求解 | 第55-57页 |
| ·耦合水质目标的三峡水库非汛期优化调度的遗传算法求解 | 第57-59页 |
| ·耦合水质目标的三峡水库非汛期优化调度模型求解流程 | 第59-60页 |
| ·优化调度结果与分析 | 第60-64页 |
| ·调峰幅度影响支流污染物浓度变化分析 | 第60-61页 |
| ·不同目标权重组合优化结果与分析 | 第61-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第五章 结论与展望 | 第65-68页 |
| ·结论 | 第65-66页 |
| ·展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72页 |
