改进型灰色神经网络模型在水质预测中的应用
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| 英文摘要 | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| ·水质预测概述 | 第8-12页 |
| ·水质预测的研究现状 | 第8-9页 |
| ·现有水质预测方法及存在的问题 | 第9-12页 |
| ·本课题的意义、目标及研究内容 | 第12-13页 |
| 2 灰色系统理论和神经网络理论概述 | 第13-30页 |
| ·灰色理论简介 | 第13-20页 |
| ·灰色系统基本理论 | 第13-15页 |
| ·GM（1，1）模型 | 第15-17页 |
| ·GM（1，1）的改进型模型 | 第17-20页 |
| ·神经网络理论简介 | 第20-25页 |
| ·生物神经元模型 | 第20-21页 |
| ·人工神经元模型 | 第21-22页 |
| ·BP 神经网络 | 第22-25页 |
| ·灰色神经网络建模理论 | 第25-30页 |
| ·灰色理论和神经网络组合预测的理论基础 | 第25-27页 |
| ·灰色系统与神经网络的融合研究 | 第27-29页 |
| ·灰色神经网络模型初步研究 | 第29-30页 |
| 3 基于灰色理论的水质预测模型 | 第30-48页 |
| ·原始数据 | 第30页 |
| ·灰色理论及改进方法的预测 | 第30-47页 |
| ·传统GM（1，1）的水质预测 | 第30-35页 |
| ·无偏GM（1，1）的水质预测 | 第35-39页 |
| ·基于背景值修正的GM（1，1）的水质预测 | 第39-43页 |
| ·基于初值修正的GM（1，1）的水质预测 | 第43-47页 |
| ·灰色预测方法的分析总结 | 第47-48页 |
| 4 改进型灰色神经网络模型在水质预测中的应用 | 第48-56页 |
| ·灰色神经网络模型的水质预测 | 第48-51页 |
| ·算法步骤 | 第48页 |
| ·应用实例 | 第48-51页 |
| ·改进型灰色神经网络模型的水质预测 | 第51-54页 |
| ·改进型灰色神经网络模型 | 第51页 |
| ·算法步骤 | 第51页 |
| ·应用实例 | 第51-54页 |
| ·预测结果的比较与分析 | 第54-55页 |
| ·结论 | 第55-56页 |
| 5 结论与展望 | 第56-58页 |
| ·结论 | 第56-57页 |
| ·展望 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 附录 | 第62页 |
