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基于神经网络的土壤重金属含量预测模型研究

摘要第4-5页
Abstract第5页
1 绪论第8-12页
    1.1 研究背景第8-9页
    1.2 土壤重金属含量研究现状第9-10页
    1.3 神经网络土壤重金属含量的研究第10页
    1.4 论文研究目的、内容及技术路线第10-12页
        1.4.1 研究目的第10页
        1.4.2 研究内容第10-12页
2 神经网络概述第12-17页
    2.1 神经网络基本原理第12页
    2.2 BP神经网络第12-14页
        2.2.1 BP神经网络基本概念第12-13页
        2.2.2 BP神经网络算法第13-14页
    2.3 小波神经网络第14-15页
        2.3.1 小波神经网络基本概念第14页
        2.3.2 小波神经网络算法第14-15页
    2.4 RBF网络第15-17页
        2.4.1 RBF网络基本概念第15-16页
        2.4.2 RBF基本算法第16-17页
3 实验过程第17-21页
    3.1 仪器介绍及原理第17-18页
        3.1.1 仪器介绍第17页
        3.1.2 仪器原理第17-18页
    3.2 实验试剂第18-19页
    3.3 土壤重金属含量的检测第19-20页
        3.3.1 样品的采集第19页
        3.3.2 土壤样品的处理第19-20页
        3.3.3 重金属含量检测实验过程第20页
    3.4 本章小结第20-21页
4 BP神经网络土壤重金属含量预测第21-34页
    4.1 预测目标与数据来源第21页
    4.2 BP网络土壤重金属含量预测模型的建立第21-28页
        4.2.1 输入与输出变量的确定第22页
        4.2.2 预测模型的建立过程第22-24页
        4.2.3 预测模型参数设置第24-25页
        4.2.4 网络训练第25-26页
        4.2.5 预测模型验证第26-28页
    4.3 预测模型的参数设置第28-32页
        4.3.1 traingd函数设置第28-30页
        4.3.2 trainbfg函数设置第30-32页
    4.4 BP神经网络模型性能对比第32-33页
    4.5 本章小结第33-34页
5 小波神经网络土壤重金属含量预测第34-43页
    5.1 小波网络土壤重金属含量预测模型的建立第34-39页
        5.1.1 输入与输出相关变量选取第34页
        5.1.2 预测模型的建立过程第34-36页
        5.1.3 小波神经网络初始化第36-37页
        5.1.4 网络训练第37页
        5.1.5 预测模型验证第37-39页
    5.2 预测模型的参数设置第39-41页
        5.2.1 网络训练第39页
        5.2.2 预测模型的验证第39-41页
    5.3 小波神经网络模型性能对比第41-42页
    5.4 本章小结第42-43页
6 径向基神经网络土壤重金属含量预测第43-54页
    6.1 径向基神经网络土壤重金属含量预测模型的建立第43-48页
        6.1.1 输入与输出相关变量选取第43页
        6.1.2 预测模型建立过程第43-45页
        6.1.3 RBF网络参数设置第45-46页
        6.1.4 网络训练第46页
        6.1.5 预测模型验证第46-48页
    6.2 预测模型中spread参数设置第48-52页
        6.2.1 设置spread参数值为1第48-50页
        6.2.2 设置spread参数值为2第50-52页
    6.3 RBF网络模型性能对比第52-53页
    6.4 本章小结第53-54页
7 预测结果与分析第54-58页
    7.1 预测结果第54-56页
    7.2 结果分析第56-57页
    7.3 本章小结第57-58页
8 总结与展望第58-60页
    8.1 总结第58页
    8.2 展望第58-60页
参考文献第60-64页
附录1第64-65页
附录2 部分神经网络代码第65-67页
攻读硕士期间发表的学术论文第67-68页
致谢第68页

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