阿拉善腰坝绿洲地下水位动态及预测模型研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 综述 | 第10-20页 |
| ·问题的提出及研究意义 | 第10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-18页 |
| ·地下水动态分析及预报的意义 | 第11-12页 |
| ·地下水动态观测的基本任务 | 第12-13页 |
| ·影响地下水动态的主要因素 | 第13页 |
| ·地下水动态预报的主要数学模型 | 第13-18页 |
| ·本文主要的研究内容及技术路线 | 第18-20页 |
| ·主要研究内容 | 第18-19页 |
| ·技术路线 | 第19-20页 |
| 第二章 腰坝绿洲的基本概况 | 第20-29页 |
| ·自然概况 | 第20-25页 |
| ·地理位置 | 第20页 |
| ·地形地貌 | 第20-21页 |
| ·气象 | 第21-23页 |
| ·水文 | 第23-25页 |
| ·水文地质条件 | 第25页 |
| ·社会经济发展概况 | 第25-27页 |
| ·农业 | 第26页 |
| ·牧业 | 第26页 |
| ·乡镇企业 | 第26-27页 |
| ·地下水资源开发与存在的问题 | 第27-29页 |
| 第三章 腰坝绿洲地下水动态研究 | 第29-40页 |
| ·资料的收集、监测与整理 | 第29-30页 |
| ·地下水位年内动态变化特征 | 第30-32页 |
| ·地下水位的年际变化特征 | 第32-34页 |
| ·地下水开采量的年际变化特征 | 第34-36页 |
| ·开采量对地下水位动态的影响 | 第36-40页 |
| 第四章 地下水位预测的遗传神经网络模型 | 第40-50页 |
| ·遗传算法 | 第40-43页 |
| ·遗传算法的发展与应用 | 第40-41页 |
| ·遗传算法的实现 | 第41-42页 |
| ·遗传算法特点 | 第42-43页 |
| ·神经网络 | 第43-46页 |
| ·神经网络的发展与应用 | 第43-44页 |
| ·神经网络的特点 | 第44-45页 |
| ·人工神经网络的实现与应用 | 第45-46页 |
| ·BP神经网络 | 第46-50页 |
| ·BP网络的结构 | 第46页 |
| ·BP神经网络的计算过程 | 第46-50页 |
| 第五章 阿拉善腰坝绿洲地下水位预测模型的建立 | 第50-57页 |
| ·模型的结构 | 第50页 |
| ·模型的优化 | 第50-53页 |
| ·数据(学习样本)的收集 | 第53-54页 |
| ·网络的训练 | 第54-55页 |
| ·网络的拟合 | 第55页 |
| ·网络的预测 | 第55-57页 |
| 结论 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-61页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
