| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| ·研究的目的和意义 | 第10-12页 |
| ·地下水位预测的国内外研究现状 | 第12-14页 |
| ·本文的研究方法 | 第14-16页 |
| ·研究内容 | 第16页 |
| ·论文创新点 | 第16-18页 |
| 第2章 地下水位的预测模型 | 第18-34页 |
| ·灰色预测模型 | 第18-23页 |
| ·灰色理论 | 第18-19页 |
| ·灰度分析 | 第19页 |
| ·GM(1,1)模型 | 第19-23页 |
| ·神经网络预测模型 | 第23-29页 |
| ·人工神经网络概述 | 第23-25页 |
| ·BP算法 | 第25-28页 |
| ·BP神经网络的设计 | 第28-29页 |
| ·灰色-神经网络预测模型 | 第29-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 小南海泉域地下水位预测 | 第34-50页 |
| ·区域概况 | 第34-36页 |
| ·灰色预测模型预测小南海泉域地下水位 | 第36-43页 |
| ·灰度分析 | 第36-40页 |
| ·GM(1,1)模型预测 | 第40-43页 |
| ·神经网络预测模型预测小南海泉域地下水位 | 第43-47页 |
| ·网络训练样本 | 第43页 |
| ·网络结构 | 第43-45页 |
| ·网络训练与测试 | 第45-47页 |
| ·灰色-神经网络预测模型预测小南海泉域地下水位 | 第47-49页 |
| ·灰色 神经网络的建模 | 第47页 |
| ·网络训练与测试 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第4章 小南海泉域地下水位预测管理信息系统 | 第50-73页 |
| ·系统开发主要技术与工具 | 第50-56页 |
| ·.NET Framework与C#语言 | 第50-52页 |
| ·.ENT Framework | 第50-51页 |
| ·C# 语言 | 第51-52页 |
| ·地理信息系统(Geographic In Formation System,GIS) | 第52-56页 |
| ·基本概念 | 第52-53页 |
| ·GIS系统的组成与功能 | 第53-54页 |
| ·GIS的发展方向 | 第54-55页 |
| ·SuperMap Objects | 第55-56页 |
| ·系统开发总体设计 | 第56-60页 |
| ·系统运行软、硬件环境要求 | 第56-57页 |
| ·系统设计原则 | 第57页 |
| ·系统设计目标 | 第57页 |
| ·系统数据库的设计 | 第57-58页 |
| ·空间数据库的设计 | 第57-58页 |
| ·Access数据库的设计 | 第58页 |
| ·系统的功能设计 | 第58-60页 |
| ·系统的应用 | 第60-72页 |
| ·系统登录界面和主界面 | 第60-61页 |
| ·系统功能界面 | 第61-72页 |
| ·查询界面 | 第61-64页 |
| ·灰色预测模型检验和预测界面 | 第64-68页 |
| ·神经网络预测界面 | 第68-71页 |
| ·灰色神经网络预测界面 | 第71-72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 第5章 结论 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 作者简介 | 第79-80页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和科研成果 | 第80页 |