| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第13-22页 |
| 1.1 选题背景和研究意义 | 第13-15页 |
| 1.1.1 选题背景 | 第13-14页 |
| 1.1.2 研究目的和意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究动态 | 第15-19页 |
| 1.2.1 国外相关研究 | 第15-16页 |
| 1.2.2 国内相关研究 | 第16-19页 |
| 1.3 研究思路与方法 | 第19-20页 |
| 1.3.1 研究结构 | 第19页 |
| 1.3.2 研究思路 | 第19-20页 |
| 1.4 研究的创新点 | 第20-22页 |
| 第2章 环境质量评价的理论与方法 | 第22-34页 |
| 2.1 相关概念界定及环境质量的价值 | 第22-25页 |
| 2.1.1 环境质量的概念 | 第22页 |
| 2.1.2 环境质量的价值 | 第22-25页 |
| 2.2“压力-状态-响应”（PSR）模型 | 第25-26页 |
| 2.2.1 PSR模型的基本原理 | 第25-26页 |
| 2.2.2 PSR模型的特点 | 第26页 |
| 2.3 人工鱼群算法 | 第26-29页 |
| 2.3.1 人工鱼群算法的基本描述 | 第26-28页 |
| 2.3.2 人工鱼群算法的流程 | 第28页 |
| 2.3.3 人工鱼群算法的特点 | 第28-29页 |
| 2.4 BP神经网络模型 | 第29-34页 |
| 2.4.1 人工神经网络 | 第29-30页 |
| 2.4.2 BP神经网络 | 第30-34页 |
| 第3章 环境质量评价指标体系的构建 | 第34-39页 |
| 3.1 指标体系建立的原则 | 第34页 |
| 3.2 环境质量评价指标体系初建 | 第34-36页 |
| 3.2.1 压力指标 | 第35页 |
| 3.2.2 状态指标 | 第35页 |
| 3.2.3 响应指标 | 第35-36页 |
| 3.3 环境质量评价指标的进一步筛选 | 第36-39页 |
| 3.3.1 指标的标准化处理 | 第36-37页 |
| 3.3.2 指标的敏感性分析 | 第37页 |
| 3.3.3 指标的相关性分析 | 第37-39页 |
| 第4章 我国环境质量的综合评价 | 第39-54页 |
| 4.1 我国环境质量的现状 | 第39-43页 |
| 4.1.1 水环境状况 | 第40-41页 |
| 4.1.2 大气环境状况 | 第41-42页 |
| 4.1.3 固体废弃物污染状况 | 第42-43页 |
| 4.2 构建基于人工鱼群算法的BP神经网络模型 | 第43-47页 |
| 4.2.1 人工鱼群算法与BP神经网络相结合的可行性 | 第43页 |
| 4.2.2 基于人工鱼群算法的BP神经网络模型 | 第43-47页 |
| 4.3 我国环境质量评价指标的筛选 | 第47-49页 |
| 4.4 我国环境质量的综合评价及结果分析 | 第49-54页 |
| 4.4.1 初始参数的设置 | 第49-50页 |
| 4.4.2 环境质量综合评价及结果分析 | 第50-54页 |
| 结论 | 第54-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 附录A 攻读学位期间发表的论文目录 | 第62页 |