数据挖掘技术在城市供水中的分析与应用
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-21页 |
| 1.1 世界水资源现状 | 第10页 |
| 1.2 我国水资源现状 | 第10页 |
| 1.3 广东省水资源现状 | 第10-11页 |
| 1.4 广州市城市用水的概况 | 第11-19页 |
| 1.4.1 居民生活用水的现状 | 第14-16页 |
| 1.4.2 广州市公共服务用水的现状 | 第16-17页 |
| 1.4.3 广州市生产用水的现状 | 第17-19页 |
| 1.4.4 城市供水的重要性 | 第19页 |
| 1.5 本论文的研究内容和意义 | 第19-21页 |
| 第二章 城市供水分析预测模型数学原理 | 第21-34页 |
| 2.1 分析与预测模型选择 | 第21-22页 |
| 2.1.1 回归分析模型 | 第21页 |
| 2.1.2 神经网络分析模型 | 第21-22页 |
| 2.1.3 灰色分析模型 | 第22页 |
| 2.1.4 指数平滑法分析模型 | 第22页 |
| 2.1.5 模型的选择及原因 | 第22页 |
| 2.2 人工神经网络模型的选择依据 | 第22-29页 |
| 2.2.1 人工神经网络的定义 | 第22-23页 |
| 2.2.2 人工神经网络模型概述和模型原理 | 第23-25页 |
| 2.2.3 神经网络选择依据 | 第25-29页 |
| 2.3 灰色模型的选择依据 | 第29-34页 |
| 2.3.1 灰色模型定义 | 第29页 |
| 2.3.2 灰色模型概述及原理 | 第29-30页 |
| 2.3.3 灰度模型选择的依据 | 第30-34页 |
| 第三章 供水预测软件及其实现 | 第34-44页 |
| 3.1 系统的实现 | 第34-36页 |
| 3.1.1 系统设计思路 | 第34页 |
| 3.1.2 系统总流程 | 第34-35页 |
| 3.1.3 HTML 端设计思路 | 第35-36页 |
| 3.1.4 服务器端设计思路 | 第36页 |
| 3.2 供水预测的软件的应用 | 第36-44页 |
| 3.2.1 本预测软件的算法选择 | 第38-40页 |
| 3.2.2 本预测软件的广泛预测用途 | 第40-41页 |
| 3.2.3 本预测软件的可调节性 | 第41-43页 |
| 3.2.4 本预测软件的可扩展性 | 第43-44页 |
| 第四章 城市供水存在的问题及其解决办法 | 第44-47页 |
| 4.1 城市供水存在的问题 | 第44-45页 |
| 4.2 城市供水管网规划 | 第45页 |
| 4.3 城市用水问题的解决方法及决策建议 | 第45-47页 |
| 第五章 总结与建议 | 第47-49页 |
| 5.1 工作小结 | 第47页 |
| 5.2 结论与建议 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 附件 | 第52页 |
