河湖藻类水华应急治理决策研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-18页 |
| 1.1 课题背景、研究目的及意义 | 第8页 |
| 1.2 河湖藻类水华治理现状 | 第8-12页 |
| 1.2.1 水华暴发影响因素 | 第8-10页 |
| 1.2.2 水华治理决策因素 | 第10页 |
| 1.2.3 水华主要治理方法 | 第10-12页 |
| 1.3 决策方法研究现状 | 第12-14页 |
| 1.4 论文的研究内容和技术路线 | 第14-17页 |
| 1.4.1 论文的研究内容 | 第14-16页 |
| 1.4.2 论文的技术路线 | 第16-17页 |
| 1.5 本章小结 | 第17-18页 |
| 第2章 河湖藻类水华应急治理决策机制与层次模型 | 第18-23页 |
| 2.1 藻类水华应急治理决策机制 | 第18-20页 |
| 2.1.1 水华应急治理决策过程 | 第18-19页 |
| 2.1.2 水华等级评价方法 | 第19-20页 |
| 2.2 藻类水华治理决策层次模型 | 第20-22页 |
| 2.2.1 层次模型元素确定 | 第20-21页 |
| 2.2.2 决策层次模型 | 第21-22页 |
| 2.3 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 基于Vague集的水华治理多目标决策方法 | 第23-34页 |
| 3.1 改进的Vague值相似度量算法 | 第23-26页 |
| 3.1.1 Vague集理论 | 第23-24页 |
| 3.1.2 改进的Vague值相似度量算法 | 第24-26页 |
| 3.1.3 Vague集的熵权 | 第26页 |
| 3.2 专家意见集结方法 | 第26-29页 |
| 3.3 水华治理多目标决策方法 | 第29-33页 |
| 3.3.1 目标-方案决策矩阵 | 第29-30页 |
| 3.3.2 多目标决策计算方法 | 第30-31页 |
| 3.3.3 水华治理多目标决策方法 | 第31-33页 |
| 3.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 基于实时数据的水华治理多属性决策方法 | 第34-42页 |
| 4.1 Vague集的投影及距离 | 第34-35页 |
| 4.2 属性权重确定方法 | 第35-37页 |
| 4.2.1 方案-属性决策矩阵 | 第35-36页 |
| 4.2.2 属性权重的计算 | 第36-37页 |
| 4.3 基于实时水质数据的多属性决策方法 | 第37-40页 |
| 4.3.1 实时水质数据预处理 | 第37页 |
| 4.3.2 基于TOPSIS的多属性决策 | 第37-38页 |
| 4.3.3 水华治理多属性决策方法 | 第38-40页 |
| 4.4 决策值综合方法 | 第40-41页 |
| 4.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第5章 河湖藻类水华应急治理智能决策平台 | 第42-51页 |
| 5.1 智能决策平台规划 | 第42-43页 |
| 5.2 智能决策平台分析 | 第43-46页 |
| 5.2.1 需求分析 | 第43-45页 |
| 5.2.2 对象建模 | 第45-46页 |
| 5.3 智能决策平台实现 | 第46-50页 |
| 5.3.1 面向管理者的PC客户端 | 第46-48页 |
| 5.3.2 面向专家的Android手机客户端 | 第48-50页 |
| 5.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第6章 总结与展望 | 第51-53页 |
| 6.1 工作总结 | 第51页 |
| 6.2 研究展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 附录A 治理决策调查问卷 | 第56-58页 |
| 附录B 主要算法仿真代码 | 第58-62页 |
| 在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
