基于BP神经网络的宁夏水资源需求量预测
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 研究内容 | 第11页 |
| 1.3 研究现状 | 第11-16页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第14-16页 |
| 1.4 技术路线 | 第16-18页 |
| 2 研究区域概况 | 第18-28页 |
| 2.1 宁夏回族自治区自然地理概况 | 第18页 |
| 2.2 社会经济概况 | 第18-19页 |
| 2.3 宁夏回族自治区水资源特点 | 第19-23页 |
| 2.3.1 主要水系 | 第19-21页 |
| 2.3.2 水资源量 | 第21-22页 |
| 2.3.3 水资源质量 | 第22-23页 |
| 2.4 水资源开发利用现状 | 第23-27页 |
| 2.4.1 水利工程现状 | 第23-24页 |
| 2.4.2 供水现状 | 第24-25页 |
| 2.4.3 取水现状 | 第25-26页 |
| 2.4.4 耗水现状 | 第26-27页 |
| 2.5 水资源开发利用过程中面临的问题 | 第27-28页 |
| 2.5.1 降水量少且分布不均 | 第27页 |
| 2.5.2 水资源总量严重不足 | 第27页 |
| 2.5.3 水利基础设施薄弱 | 第27页 |
| 2.5.4 用水结构失衡 | 第27-28页 |
| 3 研究原理与方法 | 第28-38页 |
| 3.1 研究原理及步骤 | 第28页 |
| 3.2 传统的需水预测方法 | 第28-32页 |
| 3.2.1 定额法 | 第28-29页 |
| 3.2.2 趋势外推预测法 | 第29-30页 |
| 3.2.3 回归分析模型 | 第30-31页 |
| 3.2.4 灰色模型 | 第31-32页 |
| 3.3 BP神经网络模型及其改进 | 第32-38页 |
| 3.3.1 人工神经网络的主要类型 | 第32-33页 |
| 3.3.2 BP神经网络模型 | 第33-35页 |
| 3.3.3 BP神经网络与其他模型的对比 | 第35-36页 |
| 3.3.4 共轭梯度法改进BP算法 | 第36-38页 |
| 4 改进BP神经网络模型的构建 | 第38-48页 |
| 4.1 模型的构建 | 第38-41页 |
| 4.1.1 因子选取 | 第38-39页 |
| 4.1.2 因子数据分析 | 第39-41页 |
| 4.2 构建模型 | 第41-44页 |
| 4.2.1 输入输出设置 | 第41页 |
| 4.2.2 建立BP神经网络的相关参数 | 第41-42页 |
| 4.2.4 网络训练及预测结果 | 第42-44页 |
| 4.3 预测结果及其分析 | 第44-48页 |
| 4.3.1 BP神经网络预测结果 | 第44页 |
| 4.3.2 预测结果T检验 | 第44-46页 |
| 4.3.3 预测结果分析 | 第46-48页 |
| 5 基于现行供水模式下的供需分析 | 第48-52页 |
| 5.1 基于现行供水模式下的供需分析原理 | 第48页 |
| 5.2 基于现行供水模式下的水资源供需分析 | 第48-52页 |
| 6 宁夏回族自治区水资源可持续利用对策 | 第52-56页 |
| 6.1 加强跨流域调水力度 | 第52页 |
| 6.2 恢复局部深层水漏斗水位 | 第52页 |
| 6.3 加强污水处理和再生水资源利用 | 第52-53页 |
| 6.4 优化三产用水结构 | 第53页 |
| 6.5 建立节水型社会 | 第53-54页 |
| 6.6 强化水资源管理 | 第54-56页 |
| 7 结论与展望 | 第56-58页 |
| 7.1 主要结论 | 第56-57页 |
| 7.2 论文不足 | 第57页 |
| 7.3 展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
