| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 1 绪论 | 第9-20页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-16页 |
| 1.3 本文研究思路 | 第16-18页 |
| 1.4 研究内容及组织架构 | 第18-20页 |
| 2 水电工程应急能力评估指标体系的建立 | 第20-37页 |
| 2.1 国内外灾害应急能力的评估指标体系 | 第20-23页 |
| 2.2 水电工程应急管理的特点 | 第23-24页 |
| 2.3 构建初步水电企业应急能力评价指标体系 | 第24-28页 |
| 2.4 基于粗糙集的水电工程应急能力评估指标体系约简 | 第28-37页 |
| 3 基于 BP 神经网络的水电工程应急能力评估 | 第37-45页 |
| 3.1 人工神经网络基本理论 | 第37-38页 |
| 3.2 BP 神经网络的研究 | 第38-40页 |
| 3.3 基于 BP 神经网络的水电工程应急能力评估模型 | 第40-45页 |
| 4 基于 BP 神经网络和 D-S 证据理论的水电工程应急能力评估模型 | 第45-58页 |
| 4.1 D-S 证据理论的基本原理 | 第45-47页 |
| 4.2 基于神经网络和 D-S 合成规则的水电工程应急能力评估模型 | 第47-49页 |
| 4.3 数值实验 | 第49-57页 |
| 4.4 评估结果分析 | 第57-58页 |
| 5 总结与展望 | 第58-60页 |
| 5.1 总结 | 第58页 |
| 5.2 展望 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 附录 1（攻读硕士学位期间发表论文目录） | 第66-67页 |
| 附录 2 粗糙集指标约简（专家评估结果表） | 第67-71页 |
| 附录 3 各个子 BP 神经网络的输出结果 | 第71-75页 |
| 附录 4 问卷调查表 | 第75-77页 |
