基于人工神经网络的高速公路网规划环境影响评价
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-18页 |
| ·选题背景及依据 | 第13-14页 |
| ·本课题的研究意义 | 第14-17页 |
| ·本课题的研究内容 | 第17-18页 |
| 第2章 规划环境影响评价 | 第18-43页 |
| ·基本概念 | 第18-21页 |
| ·环境影响评价 | 第18页 |
| ·战略环境影响评价 | 第18-20页 |
| ·规划环境影响评价 | 第20-21页 |
| ·环境影响评价的层次关系 | 第21-23页 |
| ·规划环境影响评价的提出和意义 | 第23-25页 |
| ·一般建设项目环境评价的局限性 | 第23-25页 |
| ·实施规划环境影响评价的意义 | 第25页 |
| ·规划环境影响评价在国内外的发展概况 | 第25-28页 |
| ·国外规划环境影响评价的发展 | 第26页 |
| ·中国 SEA 发展 | 第26-28页 |
| ·规划环境影响评价的原则 | 第28-30页 |
| ·规划环境影响评价系统的结构和特点 | 第30-32页 |
| ·规划环境影响评价系统的结构 | 第30-31页 |
| ·规划环境影响评价系统的特点 | 第31-32页 |
| ·规划环境影响评价方法概述 | 第32-35页 |
| ·应用于高速公路网规划环评的评价方法 | 第32页 |
| ·各种评价方法简介 | 第32-35页 |
| ·规划环境影响评价的工作程序 | 第35-39页 |
| ·规划环境影响评价工作方案的制定 | 第37页 |
| ·规划环境影响评价的工作实施 | 第37-38页 |
| ·规划环境影响评价的工作总结 | 第38-39页 |
| ·我国的规划环境影响评价制度 | 第39-41页 |
| ·规划环境影响评价存在的主要问题 | 第41-43页 |
| ·方法学上的缺陷和不足 | 第41-42页 |
| ·指标体系上的缺陷和不足 | 第42页 |
| ·公众参与上的缺陷和不足 | 第42-43页 |
| 第3章 人工神经网络 | 第43-53页 |
| ·人工神经网络基本原理 | 第43-47页 |
| ·神经元的生物学解剖 | 第43-44页 |
| ·神经元的信息处理与传递 | 第44-45页 |
| ·人工神经元模型 | 第45-46页 |
| ·神经网络的基本原理 | 第46页 |
| ·神经网络信息处理的基本特性 | 第46-47页 |
| ·神经网络的学习过程及主要算法 | 第47-48页 |
| ·神经网络模型 | 第48-52页 |
| ·误差反向传播（BP）神经网络 | 第48-49页 |
| ·HopfieId 神经网络 | 第49页 |
| ·随机型神经网络 | 第49-50页 |
| ·竞争型神经网络 | 第50页 |
| ·自组织特征映射神经网络 | 第50-51页 |
| ·对向传播神经网络 | 第51-52页 |
| ·神经网络的基本特征 | 第52-53页 |
| 第4章 人工神经网络在高速公路网规划环评中的应用 | 第53-64页 |
| ·高速公路网规划环境评价指标体系的构建 | 第53-56页 |
| ·指标体系建立的指导思想 | 第53-54页 |
| ·指标体系建立的原则 | 第54-55页 |
| ·指标体系的建立 | 第55-56页 |
| ·指标值的无量纲化处理 | 第56-58页 |
| ·定量指标的无量纲化 | 第56-57页 |
| ·定性指标的无量纲化 | 第57-58页 |
| ·BP 神经网络综合评价方法 | 第58-64页 |
| ·BP 神经网络基本原理 | 第58-59页 |
| ·BP 网络学习算法的缺点及其改进 | 第59-60页 |
| ·建立 BP 神经网络模型应注意的问题 | 第60-61页 |
| ·评价等级确定与训练样本的生成 | 第61页 |
| ·神经网络综合评价模型的建立 | 第61-64页 |
| 第5章 实例研究 | 第64-77页 |
| ·湖南省高速公路网规划基础资料 | 第64-69页 |
| ·规划背景 | 第64页 |
| ·规划范围 | 第64页 |
| ·湖南省公路运输网现状概况 | 第64-67页 |
| ·湖南省公路运输网规划概况 | 第67-69页 |
| ·湖南省环境与社会经济概况分析 | 第69-71页 |
| ·自然环境 | 第69页 |
| ·生态环境 | 第69-70页 |
| ·社会经济环境 | 第70-71页 |
| ·环境影响预测与评价 | 第71-74页 |
| ·环境质量指标 | 第71-73页 |
| ·能源消耗和循环利用指标 | 第73页 |
| ·事故风险指标 | 第73页 |
| ·社会经济指标 | 第73-74页 |
| ·基于 BP 神经网络的综合评价结果 | 第74-77页 |
| 结论 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 附录A 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 | 第82-83页 |
| 致谢 | 第83页 |
