哈尔滨市区需水量预测研究
| 摘要 | 第1-9页 |
| Abstract | 第9-11页 |
| 1 引言 | 第11-16页 |
| ·课题研究的背景意义 | 第11-12页 |
| ·课题研究的背景 | 第11-12页 |
| ·课题研究的意义 | 第12页 |
| ·城市需水量国内外研究的现状 | 第12-13页 |
| ·城市需水量国外研究现状 | 第12-13页 |
| ·城市需水量国内研究现状 | 第13页 |
| ·研究内容和技术路线 | 第13-16页 |
| ·研究内容 | 第13-14页 |
| ·技术路线 | 第14页 |
| ·创新点 | 第14-16页 |
| 2 哈尔滨市用水现状分析 | 第16-21页 |
| ·哈尔滨市城市概况 | 第16-17页 |
| ·哈尔滨市自然地理位置 | 第16页 |
| ·哈尔滨市水资源状况 | 第16-17页 |
| ·哈尔滨市人口及经济状况 | 第17页 |
| ·哈尔滨市水资源开发利用现状 | 第17-21页 |
| ·哈尔滨市供需水现状 | 第17-18页 |
| ·哈尔滨市需水现状情况分析 | 第18-21页 |
| 3 预测模型与方法改进 | 第21-40页 |
| ·需水预测方法分类 | 第21-23页 |
| ·灰色预测模型及改进 | 第23-28页 |
| ·灰色系统理论 | 第23页 |
| ·灰色模型的建立 | 第23-26页 |
| ·模型精度的检验 | 第26-27页 |
| ·灰色预测模型的改进 | 第27-28页 |
| ·神经网络预测模型 | 第28-31页 |
| ·人工神经网络的基本原理 | 第28-29页 |
| ·BP神经网络的网络结构 | 第29页 |
| ·BP神经网络的计算过程 | 第29-31页 |
| ·支持向量机预测模型 | 第31-37页 |
| ·统计学习理论基础 | 第31-32页 |
| ·支持向量机的理论基础 | 第32-37页 |
| ·组合预测模型原理 | 第37-40页 |
| ·组合预测模型原理 | 第37页 |
| ·最优权重的计算方法 | 第37-40页 |
| 4 哈尔滨市需水量预测 | 第40-77页 |
| ·哈尔滨市历年需水量 | 第40-41页 |
| ·哈尔滨市生态需水量预测 | 第41-53页 |
| ·GM(1,1)模型预测法 | 第41-44页 |
| ·灰色马尔科夫模型 | 第44-46页 |
| ·BP神经网络预测法 | 第46-48页 |
| ·支持向量机预测法 | 第48-50页 |
| ·组合预测模型 | 第50-53页 |
| ·哈尔滨市生活需水量预测 | 第53-63页 |
| ·GM(1,1)模型预测法 | 第53-56页 |
| ·BP神经网络预测法 | 第56-57页 |
| ·支持向量机预测法 | 第57-60页 |
| ·组合预测模型 | 第60-63页 |
| ·哈尔滨市生产需水量预测 | 第63-72页 |
| ·GM(1,1)模型预测法 | 第63-65页 |
| ·BP神经网络预测法 | 第65-67页 |
| ·支持向量机预测法 | 第67-69页 |
| ·组合预测模型 | 第69-72页 |
| ·哈尔滨市需水量预测与分析 | 第72-77页 |
| ·哈尔滨市需水量预测 | 第72-75页 |
| ·哈尔滨市需水量分析 | 第75-77页 |
| 5 结论与讨论 | 第77-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-84页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第84页 |
