摘要 | 第5-6页 |
Abstract | 第6-7页 |
1 绪论 | 第12-33页 |
1.1 水体污染物源解析的目的和意义 | 第12-13页 |
1.2 选题依据及依托 | 第13页 |
1.3 源解析方法体系分析 | 第13-23页 |
1.3.1 定性分析方法 | 第14-17页 |
1.3.2 定量分析方法 | 第17-23页 |
1.4 PAHs源解析方法研究与应用进展分析 | 第23-29页 |
1.4.1 PAHs的性质 | 第23-26页 |
1.4.2 PAHs的来源 | 第26页 |
1.4.3 水体中PAHs的研究现状 | 第26-27页 |
1.4.4 水体污染源解析研究现状和进展 | 第27-28页 |
1.4.5 松花江流域PAHs源解析研究现状 | 第28-29页 |
1.5 研究目的、内容和技术路线 | 第29-33页 |
1.5.1 研究目的 | 第29-30页 |
1.5.2 研究内容 | 第30-31页 |
1.5.3 研究技术路线 | 第31-33页 |
2 基于BP人工神经网络污染源识别的FA-NNC源解析技术 | 第33-56页 |
2.1 引言 | 第33-34页 |
2.2 模型方法 | 第34-38页 |
2.2.1 非负约束因子分解模型 | 第34页 |
2.2.2 非负约束因子分解算法逻辑 | 第34-38页 |
2.3 BP人工神经网络 | 第38-46页 |
2.3.1 研究背景 | 第38页 |
2.3.2 BP网络模型 | 第38-45页 |
2.3.3 人工神经网络模型在环境科学中的应用 | 第45-46页 |
2.4 BP人工神经网络的学习训练和测试 | 第46-53页 |
2.4.1 BP多因子模式识别 | 第46页 |
2.4.2 PAHs的污染源指纹谱 | 第46-50页 |
2.4.3 PAH指纹谱的训练和测试 | 第50-53页 |
2.5 FA-NNC/BP源解析模型 | 第53-54页 |
2.6 本章小节 | 第54-56页 |
3 基于朴素贝叶斯污染源识别的PMF源解析技术 | 第56-70页 |
3.1 引言 | 第56-58页 |
3.1.1 正定矩阵因子分解(PMF) | 第57-58页 |
3.2 朴素贝叶斯 | 第58-63页 |
3.2.1 全概率公式和贝叶斯公式 | 第58页 |
3.2.2 贝叶斯统计推断一般性理论 | 第58-59页 |
3.2.3 贝叶斯法则 | 第59-60页 |
3.2.4 朴素贝叶斯分类模型 | 第60-62页 |
3.2.5 朴素贝叶斯分类器的学习和分类 | 第62页 |
3.2.6 贝叶斯模型在环境科学中的应用 | 第62-63页 |
3.3 朴素贝叶斯模式识别的训练和测试 | 第63-68页 |
3.3.1 朴素贝叶斯多因子模式识别 | 第63页 |
3.3.2 PAHs指纹谱的训练和测试 | 第63-68页 |
3.4 PMF/NBC源解析模型 | 第68页 |
3.5 本章小结 | 第68-70页 |
4 松花江流域水相中PAHs源解析研究 | 第70-130页 |
4.1 研究区域概况和目标污染物 | 第70-73页 |
4.1.1 采样断面 | 第72页 |
4.1.2 数据来源 | 第72-73页 |
4.1.3 源解析方法 | 第73页 |
4.1.4 污染源识别 | 第73页 |
4.2 松花江水体中PAHs的FA-NNC/BP源解析分析 | 第73-101页 |
4.2.1 二松松原-吉林段 | 第73-87页 |
4.2.2 干流哈尔滨-佳木斯段 | 第87-100页 |
4.2.3 讨论分析 | 第100-101页 |
4.3 松花江水体中PAHs的PMF/NBC源解析分析 | 第101-125页 |
4.3.1 5月平水期结果讨论 | 第101-110页 |
4.3.2 7月丰水期结果讨论 | 第110-117页 |
4.3.3 10月平水期结果讨论 | 第117-123页 |
4.3.4 讨论分析 | 第123-125页 |
4.4 FA-NNC/BP与PMF/NBC差异性研究 | 第125-126页 |
4.5 松花江流域悬浮物、沉积物中PAHs定性源解析研究分析 | 第126-128页 |
4.6 本章小结 | 第128-130页 |
5 结论与建议 | 第130-133页 |
5.1 研究结论 | 第130-131页 |
5.2 创新点 | 第131页 |
5.3 建议和展望 | 第131-133页 |
致谢 | 第133-134页 |
参考文献 | 第134-146页 |
附录1 | 第146-149页 |
附录2 | 第149-150页 |
附录3 | 第150-153页 |
作者简介 | 第153页 |