| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-29页 |
| 第一章 绪论 | 第29-35页 |
| ·岩溶(Krast)概述 | 第29页 |
| ·论文研究背景 | 第29-31页 |
| ·论文研究的目的和意义 | 第31页 |
| ·摆纪磷石膏堆场概况 | 第31-32页 |
| ·国内外研究现状 | 第32-33页 |
| ·研究内容及技术路线 | 第33-35页 |
| 第二章 摆纪磷石膏堆场环境地质条件分析 | 第35-43页 |
| ·气象 | 第35页 |
| ·水文 | 第35-38页 |
| ·地形地貌 | 第38页 |
| ·地层岩性 | 第38-41页 |
| ·地质构造 | 第41页 |
| ·岩溶 | 第41-42页 |
| ·地层岩性是控制岩性发育的主导因素 | 第41-42页 |
| ·岩溶发育受地质构造的控制 | 第42页 |
| ·岩溶发育受地形地貌的影响 | 第42页 |
| ·地震 | 第42-43页 |
| 第三章 摆纪磷石膏堆场渗漏性分析及评价 | 第43-51页 |
| ·含水岩组与隔水层岩组的划分 | 第43-45页 |
| ·含水岩组 | 第43-44页 |
| ·相对隔水层 | 第44-45页 |
| ·地下水系的划分 | 第45-46页 |
| ·堆场渗漏性分析及评价 | 第46-51页 |
| ·堆场运行前渗漏性分析及评价 | 第46-48页 |
| ·堆场运行后渗漏性评价评价 | 第48-51页 |
| 第四章 堆场岩溶渗漏污染预测一维解析解法 | 第51-53页 |
| 第五章 基于MATLAB神经网络的摆纪磷石膏堆场岩溶渗漏污染预测模型研究 | 第53-69页 |
| ·MATLAB软件介绍 | 第53-54页 |
| ·软件功能 | 第53页 |
| ·MATLAB工具箱 | 第53-54页 |
| ·人工神经元模型 | 第54页 |
| ·神经网络简介 | 第54-55页 |
| ·神经网络的结构及特点 | 第55-56页 |
| ·神经网络的结构 | 第55页 |
| ·神经网络的特点 | 第55-56页 |
| ·神经网络的学习方式 | 第56-58页 |
| ·MATLAB神经网络工具箱中的BP神经网络模型 | 第58-59页 |
| ·BP神经元及BP网络学习过程 | 第58-59页 |
| ·BP网络的学习过程 | 第59页 |
| ·堆场岩溶渗漏污染预测BP神经网络模型研究 | 第59-68页 |
| ·MATLAB神经网络工具箱的图形用户界面(GUI) | 第59-60页 |
| ·BP神经网络模型的建立 | 第60-68页 |
| ·小结 | 第68-69页 |
| 第六章 模型预测对比及结论 | 第69-80页 |
| ·堆场岩溶渗漏污染模型预测 | 第69-71页 |
| ·数据来源 | 第69-70页 |
| ·预测结果对比 | 第70-71页 |
| ·初步结论 | 第71-72页 |
| ·存在的问题 | 第72-73页 |
| 附图1 摆纪磷石膏堆场水文地质图 | 第73-74页 |
| 附表1 连通试验观测数据表 | 第74-76页 |
| 附表2 模型输入数据预处理结果表 | 第76-78页 |
| 附表3 模型训练结果及误差表 | 第78-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-83页 |
| 附录 | 第83-84页 |
| 原创性声明 | 第84页 |
| 关于学位论文使用授权的声明 | 第84页 |