| 中文摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-14页 |
| 1.1 项目背景及意义 | 第7页 |
| 1.2 国内外水质分析评价方法 | 第7-14页 |
| 1.2.1 内梅罗指数公式法 | 第9-10页 |
| 1.2.2 模糊综合评判法 | 第10-12页 |
| 1.2.3 本文介绍的主要内容 | 第12-14页 |
| 第二章 应用BP 神经网络进行水质分析的理论分析 | 第14-21页 |
| 2.1 本文采用的技术 | 第14-16页 |
| 2.1.1 神经网络简介 | 第14-16页 |
| 2.1.1.1 神经网络简介 | 第14-15页 |
| 2.1.1.2 神经网络的学习方法 | 第15-16页 |
| 2.1.2 神经网络分类 | 第16页 |
| 2.1.3 BP 神经网络 | 第16页 |
| 2.2 本文使用的开发平台 | 第16-17页 |
| 2.3 水质分析的原则 | 第17-18页 |
| 2.4 天津市地质情况简介 | 第18页 |
| 2.5 水质分析评价的标准 | 第18-21页 |
| 第三章 基于BP 神经网络的水质分析方法模型的建立 | 第21-28页 |
| 3.1 基于BP 神经网络的水质分析模型的建立 | 第21-22页 |
| 3.1.1 网络结构的确定 | 第21-22页 |
| 3.1.2 学习算法的选择 | 第22页 |
| 3.2 Matlab 中BP 网络的学习、训练与模拟 | 第22-26页 |
| 3.3 算法 | 第26-28页 |
| 第四章 水质分析模型的测试结果与分析 | 第28-47页 |
| 4.1 水质分析应用小量样本测试的结果与对比分析 | 第28-30页 |
| 4.1.1 不同方法评价结果 | 第28-30页 |
| 4.1.1.1 BP 神经网络法 | 第28-29页 |
| 4.1.1.2 内梅罗指数公式法 | 第29页 |
| 4.1.1.3 模糊评价法 | 第29-30页 |
| 4.1.2 小量样本测试评价结果对比与分析 | 第30页 |
| 4.2 水质分析应用大量样本测试的结果与对比分析 | 第30-47页 |
| 4.2.1 浅层地下水 | 第31-39页 |
| 4.2.2 深层地下水 | 第39-47页 |
| 第五章 结论和展望 | 第47-48页 |
| 5.1 全文总结 | 第47页 |
| 5.2 下一步工作 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-51页 |
| 致谢 | 第51页 |