| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-16页 |
| ·研究背景和意义 | 第8-9页 |
| ·水质定量遥感监测的基本原理 | 第9-11页 |
| ·水质遥感监测国内外研究概况 | 第11-12页 |
| ·水质定量遥感监测常用遥感数据 | 第12-13页 |
| ·水质定量遥感监测方法介绍 | 第13-15页 |
| ·论文研究内容及组织 | 第15-16页 |
| 第2章 BP神经网络及灰色理论 | 第16-22页 |
| ·人工神经网络 | 第16页 |
| ·BP神经网络概述 | 第16页 |
| ·BP神经网络模型在水质监测方面的应用研究 | 第16-17页 |
| ·灰色理论及其应用 | 第17-19页 |
| ·数据预处理和相关性分析 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-22页 |
| 第3章 结合灰色扩充的GA-BP神经网络模型 | 第22-30页 |
| ·数据的灰色扩充过程 | 第22-26页 |
| ·灰色GM(1,1)理论模型 | 第22-23页 |
| ·GM(1,1)模型精度检验 | 第23-24页 |
| ·灰色残差模型 | 第24-25页 |
| ·灰色扩充过程 | 第25-26页 |
| ·遗传算法优化BP神经网络 | 第26-27页 |
| ·GGNM水质反演模型的建立 | 第27-28页 |
| ·数据的归一化处理 | 第27页 |
| ·BP网络的设计 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-30页 |
| 第4章 灰色神经网络模型 | 第30-36页 |
| ·灰色模型与神经网络模型的结合优势 | 第30页 |
| ·灰色模型辅助构造BP神经网络 | 第30-32页 |
| ·灰色BP神经网络模型GNNM(1,1)的建立 | 第32-35页 |
| ·时间响应函数的确定 | 第32-33页 |
| ·时间响应函数和BP神经网络的映射原理 | 第33-34页 |
| ·网络初始权值阈值的设定 | 第34页 |
| ·灰色神经网络建立过程概述 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第5章 几种反演模型实验结果比较与分析 | 第36-46页 |
| ·各模型仿真实验结果比较 | 第36-39页 |
| ·各模型用于水质反演的结果及比较 | 第39-41页 |
| ·结果分析与总结 | 第41-42页 |
| ·GNNM(1,1)模型在渭河陕西段水质参数反演中的应用 | 第42-46页 |
| 第6章 总结与展望 | 第46-48页 |
| ·全文总结 | 第46-47页 |
| ·展望 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-54页 |
| 致谢 | 第54-56页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第56页 |