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基于AHP和BP神经网络的人工湿地运行状态评估研究

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-8页
第1章 绪论第12-16页
    1.1 研究背景第12-13页
    1.2 国内外研究现状第13-14页
        1.2.1 国外人工湿地运行效果发展研究现状第13页
        1.2.2 国内BP神经网络应用研究现状第13-14页
    1.3 主要研究内容第14-16页
        1.3.1 研究内容第14-15页
        1.3.2 研究方法及技术路线第15-16页
第2章 山东省典型人工湿地运行效果分析第16-36页
    2.1 典型人工湿地概况第16-22页
        2.1.1 稻屯洼人工湿地第16-17页
        2.1.2 猪龙河入湖口人工湿地第17-19页
        2.1.3 邢家人工湿地第19-20页
        2.1.4 薛城污水处理厂下游人工湿地第20-22页
    2.2 典型湿地监测情况第22-25页
        2.2.1 湿地监测指标与频率第22页
        2.2.2 指标检测方法第22页
        2.2.3 湿地采样断面确定第22-25页
    2.3 人工湿地进出水水质分析第25-30页
        2.3.1 COD净化效果分析第25-26页
        2.3.2 NH3-N净化效果分析第26-28页
        2.3.3 TN净化效果分析第28-29页
        2.3.4 TP净化效果分析第29-30页
    2.4 人工湿地对污染物沿程净化效果分析第30-35页
        2.4.1 COD沿程净化效果分析第30-31页
        2.4.2 NH3-N沿程净化效果分析第31-32页
        2.4.3 TN沿程净化效果分析第32-34页
        2.4.4 TP沿程净化效果分析第34-35页
    2.5 本章小结第35-36页
第3章 人工湿地运行状态评估指标体系构建第36-51页
    3.1 人工湿地运行状态评价指标体系构建思路第36-37页
        3.1.1 人工湿地运行状态评价原则第36页
        3.1.2 人工湿地运行状态评价指标选择考虑的因素第36-37页
    3.2 人工湿地运行状态评价指标确定第37-41页
        3.2.1 湿地指标第37-39页
        3.2.2 运行指标第39页
        3.2.3 出水水质指标第39-40页
        3.2.4 管理指标第40-41页
    3.3 人工湿地运行状态评价指标体系第41-47页
        3.3.1 人工湿地运行状态评价指标体系框架第41-42页
        3.3.2 评价指标权重值的确定方法第42-45页
        3.3.3 指标权重的确定第45-47页
    3.4 人工湿地运行状态综合评价第47-50页
        3.4.1 数据来源与处理方法第47页
        3.4.2 综合评价结果第47-50页
    3.5 本章小结第50-51页
第4章 人工湿地运行状态BP神经网络模型建立第51-67页
    4.1 BP神经网络应用于人工湿地运行状态评价的基本思路第51页
    4.2 人工神经网络的工作原理第51页
    4.3 BP神经网络第51-55页
        4.3.1 BP神经网络结构第52页
        4.3.2 BP神经网络模型学习算法第52-55页
    4.4 BP神经网络模型的设计第55-57页
        4.4.1 网络层数的确定第55页
        4.4.2 各层神经元个数的确定第55-56页
        4.4.3 激励函数的确定第56页
        4.4.4 学习速率第56-57页
    4.5 BP神经网络模型训练与测试第57-62页
        4.5.1 BP神经网络模型的训练第57-61页
        4.5.2 BP神经网络模型的测试结果第61页
        4.5.3 评价等级划分标准第61-62页
    4.6 山东省典型人工湿地运行状态评价案例分析第62-65页
        4.6.1 猪龙河入湖口人工湿地概况第62页
        4.6.2 BP模型的案例分析第62-65页
    4.7 本章小结第65-67页
第5章 结论与建议第67-69页
    5.1 结论第67-68页
    5.2 建议第68-69页
参考文献第69-72页
致谢第72-73页
攻读硕士学位期间论文发表及科研情况第73页

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