| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-15页 |
| ·选题背景 | 第8-10页 |
| ·国内外相关领域的研究现状 | 第10-13页 |
| ·本文研究的意义 | 第13-14页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第14-15页 |
| 2 矿区沉陷综合治理费用测算方法理论 | 第15-33页 |
| ·测算方法的种类 | 第15-17页 |
| ·时间序列测算方法 | 第15-16页 |
| ·回归测算方法 | 第16页 |
| ·马尔可夫测算方法 | 第16-17页 |
| ·神经网络测算方法 | 第17页 |
| ·人工神经网络简介 | 第17-18页 |
| ·人工神经网络的特点 | 第17-18页 |
| ·人工神经网络的模型 | 第18页 |
| ·反向传播(BP)网络 | 第18-28页 |
| ·BP网络的结构 | 第19-21页 |
| ·BP网络的学习过程 | 第21-26页 |
| ·改进后的BP网络 | 第26-28页 |
| ·基于BP网络的沉陷治理费用测算方法的分析与设计 | 第28-33页 |
| ·沉陷治理费用的测算分析 | 第29-31页 |
| ·沉陷治理费用的测算设计 | 第31-33页 |
| 3 影响矿区沉陷综合治理费用的因素分析与测算指标体系建立 | 第33-47页 |
| ·环境影响因素的分析与确定 | 第33-36页 |
| ·矿区环境系统分析 | 第33-34页 |
| ·矿区环境因素的确定 | 第34-36页 |
| ·影响矿区沉陷综合治理费用的指标体系的建立 | 第36-47页 |
| ·一般环境经济损失测算指标体系的建立 | 第37-39页 |
| ·影响矿区沉陷综合治理费用测算指标体系建立 | 第39-42页 |
| ·测算程序的建立 | 第42-47页 |
| 4 矿区沉陷费用测算方法在MATLAB中的实现 | 第47-58页 |
| ·MATLAB中的神经网络工具箱函数 | 第47-51页 |
| ·数据的预处理 | 第48-49页 |
| ·BP神经网络初始化的生成及初始化 | 第49-50页 |
| ·BP神经网络的学习规则 | 第50页 |
| ·BP神经网络的训练和仿真 | 第50-51页 |
| ·沉陷治理费用测算的MATLAB的实现 | 第51-58页 |
| ·数据处理 | 第51页 |
| ·建立和训练神经网络 | 第51-52页 |
| ·根据最终结果画图 | 第52页 |
| ·模型拟合测算 | 第52页 |
| ·测算结果与误差分析 | 第52-58页 |
| 5 矿区沉陷综合治理费用测算方法的应用 | 第58-64页 |
| ·测算方法在宝日希勒矿区的应用 | 第58-62页 |
| ·宝日希勒矿区概况 | 第58-61页 |
| ·宝日希勒矿区沉陷综合治理费用的测算应用 | 第61-62页 |
| ·测算方法在舒兰矿区中的应用 | 第62-64页 |
| ·舒兰矿区概况 | 第62-63页 |
| ·舒兰矿区沉陷综合治理费用的测算应用 | 第63-64页 |
| 6 结论与展望 | 第64-66页 |
| ·结论 | 第64页 |
| ·展望 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-69页 |
| 硕士在读期间发表的论文 | 第69页 |