| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 创新点摘要 | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 研究的目的及意义 | 第10-11页 |
| 1.3 国内外研究发展现状 | 第11-16页 |
| 1.3.1 神经网络国内外相关研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3.2 粒子群算法国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3.3 管网内腐蚀的国内外研究现状 | 第15-16页 |
| 1.4 论文的研究内容 | 第16-17页 |
| 1.5 本章小结 | 第17-18页 |
| 第二章 改进的量子行为粒子群算法 | 第18-26页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 传统粒子群算法概述 | 第18-20页 |
| 2.3 基于方势阱改进的粒子群算法 | 第20-25页 |
| 2.3.1 算法改进的思想来源 | 第20-21页 |
| 2.3.2 量子方势阱粒子群算法模型 | 第21-23页 |
| 2.3.3 QPSO算法流程 | 第23页 |
| 2.3.4 仿真实验验证 | 第23-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于改进QPSO的粒子群神经网络 | 第26-37页 |
| 3.1 引言 | 第26页 |
| 3.2 BP神经网络概述 | 第26-31页 |
| 3.2.1 神经网络基本原理 | 第26-27页 |
| 3.2.2 神经网络模型介绍 | 第27-29页 |
| 3.2.3 BP神经网络 | 第29-31页 |
| 3.2.4 BP神经网络的缺陷 | 第31页 |
| 3.3 QPSO-BP网络算法设计 | 第31-33页 |
| 3.4 QPSO-BP神经网络方案的仿真验证 | 第33-36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 供水管道内腐蚀影响因素分析 | 第37-43页 |
| 4.1 引言 | 第37页 |
| 4.2 管网内腐蚀的影响与危害 | 第37-38页 |
| 4.3 腐蚀的评价标准 | 第38-39页 |
| 4.4 腐蚀的原理及影响因素分析 | 第39-41页 |
| 4.4.1 pH值对管道腐蚀的原理与影响 | 第39-40页 |
| 4.4.2 溶解氧含量对管道腐蚀的原理与影响 | 第40页 |
| 4.4.3 氯离子浓度对管道腐蚀的原理与影响 | 第40页 |
| 4.4.4 溶解性二氧化碳对管道腐蚀的原理与影响 | 第40页 |
| 4.4.5 水温对管道腐蚀的原理与影响 | 第40页 |
| 4.4.6 水流速度对管道腐蚀的原理与影响 | 第40-41页 |
| 4.4.7 余氯对管道腐蚀的原理与影响 | 第41页 |
| 4.4.8 硫化物对管道腐蚀的原理与影响 | 第41页 |
| 4.5 本章小结 | 第41-43页 |
| 第五章 QPSO-BP网络在供水管网内腐蚀预测中的应用 | 第43-54页 |
| 5.1 引言 | 第43页 |
| 5.2 供水管网内腐蚀预测指标集构造 | 第43-45页 |
| 5.3 供水管网内腐蚀预测方案 | 第45-46页 |
| 5.4 基于QPSO-BP模型的内腐蚀速率预测 | 第46-53页 |
| 5.4.1 样本数据的构造 | 第46-47页 |
| 5.4.2 QPSO-BP网络的训练 | 第47-48页 |
| 5.4.3 网络预测效果及分析 | 第48-53页 |
| 5.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 总结与展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 发表文章目录 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |