基于小波神经网络对供水管网的研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 论文的研究背景和意义 | 第9-12页 |
| 1.1.1 课题的研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 课题的研究意义 | 第10-11页 |
| 1.1.3 课题研究存在的问题 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究进展 | 第12-14页 |
| 1.2.1 国内研究进展 | 第12-13页 |
| 1.2.2 国外研究进展 | 第13-14页 |
| 1.3 论文研究的主要内容 | 第14页 |
| 1.4 主要章节安排 | 第14-16页 |
| 第二章 小波神经网络理论分析 | 第16-37页 |
| 2.1 小波理论的研究及其进展 | 第16-18页 |
| 2.1.1 小波分析的提出 | 第16-17页 |
| 2.1.2 小波分析的性质 | 第17-18页 |
| 2.2 小波的基本理论 | 第18-20页 |
| 2.2.1 小波的计算理论 | 第18-19页 |
| 2.2.2 小波的离散化 | 第19-20页 |
| 2.3 多分辨分析 | 第20-22页 |
| 2.4 人工神经网络 | 第22-28页 |
| 2.4.1 人工神经网络理论 | 第22-25页 |
| 2.4.2 人工神经网络的连接 | 第25-26页 |
| 2.4.3 人工神经网络的发展与特点 | 第26-28页 |
| 2.5 BP神经网络 | 第28-33页 |
| 2.5.1 BP神经网络理论 | 第28-31页 |
| 2.5.2 神经网络的不足 | 第31-32页 |
| 2.5.3 BP神经网络的优化 | 第32-33页 |
| 2.6 小波神经网络 | 第33-37页 |
| 2.6.1 小波神经网络的理论基础 | 第33-36页 |
| 2.6.2 小波函数的选择 | 第36页 |
| 2.6.3 小波神经网络所面临的挑战 | 第36-37页 |
| 第三章 供水管道压力的研究 | 第37-48页 |
| 3.1 供水管道压力的波动 | 第37-40页 |
| 3.2 小波神经网络模型的确定 | 第40-42页 |
| 3.3 小波神经网络对供水管道压力的研究 | 第42-47页 |
| 3.4 本章总结 | 第47-48页 |
| 第四章 供水管网漏损的研究 | 第48-57页 |
| 4.1 管网漏损 | 第48-51页 |
| 4.1.1 造成管网漏损的原因 | 第49-50页 |
| 4.1.2 管网漏损防治策略 | 第50-51页 |
| 4.2 小波神经网络对供水管网的研究 | 第51-56页 |
| 4.3 本章总结 | 第56-57页 |
| 第五章 结论与展望 | 第57-59页 |
| 5.1 结论 | 第57-58页 |
| 5.2 展望 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 附录 | 第64页 |
