| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第1章 绪论 | 第7-11页 |
| 1.1 研究背景 | 第7-9页 |
| 1.2 研究目的和意义 | 第9页 |
| 1.3 研究内容 | 第9页 |
| 1.4 论文框架 | 第9-11页 |
| 第2章 文献综述 | 第11-24页 |
| 2.1 土地利用研究及模拟 | 第11-15页 |
| 2.1.1 土地利用研究 | 第11-12页 |
| 2.1.2 元胞自动机 | 第12-15页 |
| 2.2 参数识别 | 第15-17页 |
| 2.2.1 集总式参数CA模型的参数识别方法 | 第15-16页 |
| 2.2.2 遗传算法简介 | 第16-17页 |
| 2.3 河流水质模型 | 第17-22页 |
| 2.3.1 水质模型概述 | 第17-19页 |
| 2.3.2 BP神经网络结构 | 第19-22页 |
| 2.4 安全距离研究 | 第22页 |
| 2.5 小结 | 第22-24页 |
| 第3章 分布式CA城市土地利用变化及BP水质模拟模型集成方法 | 第24-39页 |
| 3.1 基于分布式元胞自动机的土地利用模拟模型 | 第25-33页 |
| 3.1.1 驱动因素量化方法 | 第25-28页 |
| 3.1.2 约束因素量化方法 | 第28-30页 |
| 3.1.3 土地利用转换规则 | 第30-31页 |
| 3.1.4 分布式CA模型模拟步骤 | 第31-32页 |
| 3.1.5 模型模拟精度判据 | 第32-33页 |
| 3.2 遗传算法参数分析过程 | 第33-36页 |
| 3.2.1 参数识别 | 第33-35页 |
| 3.2.2 参数灵敏性分析 | 第35-36页 |
| 3.3 基于BP神经网络的水质模拟 | 第36-38页 |
| 3.4 小结 | 第38-39页 |
| 第4章 芜湖马鞍山地区土地利用变化模拟 | 第39-55页 |
| 4.1 研究区域概述 | 第39-40页 |
| 4.2 研究区域数据准备 | 第40-42页 |
| 4.2.1 研究区域网格化 | 第40-41页 |
| 4.2.2 研究区域子区域划分 | 第41-42页 |
| 4.3 影响因素量化 | 第42-46页 |
| 4.3.1 遗传和邻域效应量化 | 第42-44页 |
| 4.3.2 集聚效应量化 | 第44-45页 |
| 4.3.3 约束因素量化 | 第45-46页 |
| 4.3.4 转换规则 | 第46页 |
| 4.4 分布式CA模型参数分析 | 第46-53页 |
| 4.4.1 参数识别 | 第46-49页 |
| 4.4.2 参数空间灵敏性分析 | 第49-53页 |
| 4.5 土地利用变化预测 | 第53-54页 |
| 4.6 小结 | 第54-55页 |
| 第5章 长江干流芜湖马鞍山段水质模拟及安全距离研究 | 第55-66页 |
| 5.1 模型数据准备 | 第55-59页 |
| 5.1.1 区域概化 | 第55-56页 |
| 5.1.2 点源排放概化 | 第56-57页 |
| 5.1.3 非点源排放概化 | 第57-59页 |
| 5.1.4 模型构建 | 第59页 |
| 5.2 水质模拟 | 第59-61页 |
| 5.3 水质预测 | 第61-63页 |
| 5.4 安全距离分析 | 第63-64页 |
| 5.5 小结 | 第64-66页 |
| 第6章 结论与建议 | 第66-68页 |
| 6.1 结论 | 第66-67页 |
| 6.2 建议 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-74页 |
| 致谢 | 第74-76页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第76页 |