| 第一章 绪论 | 第1-23页 |
| ·城市系统评价问题 | 第11-16页 |
| ·系统的基本概念 | 第11页 |
| ·城市的系统性 | 第11-13页 |
| ·城市系统评价概念 | 第13页 |
| ·城市系统评价的原则和步骤 | 第13页 |
| ·评价指标体系的建立 | 第13-14页 |
| ·评价中的定量化方法 | 第14-15页 |
| ·城市系统评价的目的和意义 | 第15-16页 |
| ·城市系统评价研究进展 | 第16-22页 |
| ·系统评价方法综述 | 第16-21页 |
| ·当前综合评价中存在的问题 | 第21-22页 |
| ·论文的研究内容 | 第22-23页 |
| 第二章 改进的遗传算法--扰动式遗传算法 | 第23-37页 |
| ·遗传算法概述 | 第23-29页 |
| ·遗传算法的基本原理 | 第23-24页 |
| ·遗传算法的编码方式 | 第24页 |
| ·遗传操作 | 第24-25页 |
| ·适应度函数 | 第25页 |
| ·遗传算法的运行参数设置 | 第25-26页 |
| ·遗传算法的实现步骤 | 第26页 |
| ·遗传算法的特点及其应用 | 第26-29页 |
| ·扰动式遗传算法 | 第29-33页 |
| ·扰动式遗传算法的实现 | 第29-31页 |
| ·扰动式遗传算法的参数设置 | 第31-33页 |
| ·扰动式遗传算法的性能分析 | 第33页 |
| ·扰动式遗传算法的性能测试 | 第33-37页 |
| 第三章 基于遗传算法的投影寻踪聚类评价模型 | 第37-43页 |
| ·基于遗传算法的投影寻踪聚类评价模型的建模过程 | 第37-38页 |
| ·投影寻踪聚类模型在城市区域环境质量动态评价中的应用 | 第38-40页 |
| ·投影寻踪聚类模型在城市市政工程建设评价中的应用 | 第40-43页 |
| 第四章 基于遗传算法的投影寻踪等级分类评价模型 | 第43-51页 |
| ·基于遗传算法的投影寻踪等级分类评价模型的建模过程 | 第43-45页 |
| ·投影寻踪等级分类评价模型在城市环境质量评价中的应用 | 第45-51页 |
| ·中国城市环境质量现状概述 | 第45-46页 |
| ·城市环境质量评价 | 第46-51页 |
| 第五章 BP神经网络评价模型 | 第51-61页 |
| ·人工神经网络概述 | 第51-58页 |
| ·人工神经网络基本原理 | 第51-52页 |
| ·BP神经网络分析 | 第52页 |
| ·BP神经网络特点及其存在的问题 | 第52-53页 |
| ·BP神经网络模型 | 第53-54页 |
| ·BP算法的实现步骤 | 第54-56页 |
| ·BP网络的训练与测试 | 第56-58页 |
| ·人工神经网络评价模型在城市系统评价中的应用 | 第58-61页 |
| 第六章 基于遗传算法的逼近理想点评价模型 | 第61-66页 |
| ·基于遗传算法的逼近理想点评价模型的建模过程 | 第61-62页 |
| ·逼近理想点评价模型在城市规划方案优选中的应用 | 第62-63页 |
| ·逼近理想点评价模型在污染源治理方案初选中的应用 | 第63-66页 |
| 第七章 结论与展望 | 第66-69页 |
| ·评价方法及其应用研究总结 | 第66-67页 |
| ·评价方法研究展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
