| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-18页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第9-12页 |
| ·项目背景 | 第9-11页 |
| ·研究意义 | 第11-12页 |
| ·国内外发展现状 | 第12-16页 |
| ·水质预测研究现状及其问题 | 第12-15页 |
| ·支持向量回归算法发展历史与研究现状 | 第15-16页 |
| ·SVR用于水质预测的可行性分析 | 第16-17页 |
| ·论文内容安排 | 第17-18页 |
| 第2章 支持向量回归理论 | 第18-29页 |
| ·支持向量机理论 | 第18-24页 |
| ·线性情况 | 第18-22页 |
| ·非线性情况 | 第22-24页 |
| ·支持向量回归理论 | 第24-28页 |
| ·ε-带超平面 | 第24-25页 |
| ·标准支持向量回归 | 第25-28页 |
| ·小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于SVR的水质预测模型研究 | 第29-43页 |
| ·研究对象 | 第29-30页 |
| ·水质指标的选取 | 第29-30页 |
| ·实验数据 | 第30页 |
| ·SVR预测模型 | 第30-39页 |
| ·水质预测流程 | 第30-32页 |
| ·数据预处理 | 第32-34页 |
| ·核函数的选择 | 第34页 |
| ·模型训练及参数优化 | 第34-38页 |
| ·模拟预测 | 第38-39页 |
| ·预测结果分析 | 第39-42页 |
| ·小结 | 第42-43页 |
| 第4章 SVR预测模型在水质自动监测与预警系统中的应用 | 第43-53页 |
| ·水质预测与水质预警的关系 | 第43-44页 |
| ·水质预警流程 | 第44-46页 |
| ·水质自动监测与预警系统 | 第46-49页 |
| ·系统结构 | 第46-47页 |
| ·系统功能 | 第47-49页 |
| ·SVR预测模型在水质预警中的应用 | 第49-52页 |
| ·水质预警方法 | 第49页 |
| ·SVR水质指标预警 | 第49-52页 |
| ·小结 | 第52-53页 |
| 第5章 总结与展望 | 第53-55页 |
| ·全文总结 | 第53-54页 |
| ·研究展望 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-58页 |