基于BP神经网络的河流黑臭水体评价及对策研究--以某经济开发区为例
| 摘要 | 第8-10页 |
| abstract | 第10-11页 |
| 第1章 绪论 | 第12-28页 |
| 1.1 课题研究背景及研究目的 | 第12页 |
| 1.2 国内外研究进展 | 第12-17页 |
| 1.2.1 传统水质评价方法 | 第13-14页 |
| 1.2.2 基于复杂理论的水质研究方法 | 第14-15页 |
| 1.2.3 黑臭评价研究进展 | 第15-17页 |
| 1.3 人工神经网络基础理论概述 | 第17-26页 |
| 1.3.1 人工神经网络的特点 | 第18-19页 |
| 1.3.2 人工神经网络的应用 | 第19页 |
| 1.3.3 人工神经网络介绍 | 第19-21页 |
| 1.3.4 人工bp神经网络基本原理 | 第21-22页 |
| 1.3.5 人工bp神经网络的学习算法 | 第22-26页 |
| 1.4 研究内容 | 第26-27页 |
| 1.5 技术路线 | 第27-28页 |
| 第2章 研究区域概况及数据来源 | 第28-36页 |
| 2.1 研究区域自然环境概况 | 第28-29页 |
| 2.1.1 地理位置 | 第28页 |
| 2.1.2 地表水系 | 第28页 |
| 2.1.3 地形地貌 | 第28-29页 |
| 2.1.4 气象气候 | 第29页 |
| 2.2 数据来源及数据分析 | 第29-35页 |
| 2.2.1 研究数据来源 | 第29-30页 |
| 2.2.2 研究区河流基本水质参数分析 | 第30-32页 |
| 2.2.3 研究区河流主要污染因子及水质类别分析 | 第32-35页 |
| 2.3 本章小结 | 第35-36页 |
| 第3章 人工bp神经网络水质评价模型构建 | 第36-49页 |
| 3.1 研究区河流网络水质评价模型构建思路 | 第36页 |
| 3.2 研究区河流黑臭水体评级与识别 | 第36-37页 |
| 3.3 基于matlab的人工bp神经网络设计 | 第37-43页 |
| 3.3.1 matlab简介 | 第37页 |
| 3.3.2 基于bp神经网络水质模型拓扑结构确定 | 第37-40页 |
| 3.3.3 标准训练样本的选择及预处理 | 第40-41页 |
| 3.3.4 模型训练与测试 | 第41-43页 |
| 3.4 模型应用结果 | 第43-48页 |
| 3.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第4章 研究河流黑臭等级特征分析及对策研究 | 第49-64页 |
| 4.1 李公河黑臭评价及对策研究 | 第49-52页 |
| 4.1.1 李公河现状调查情况 | 第49-51页 |
| 4.1.2 李公河黑臭程度特征分析 | 第51-52页 |
| 4.1.3 李公河黑臭治理对策 | 第52页 |
| 4.2 玉白河黑臭评价及对策研究 | 第52-55页 |
| 4.2.1 玉白河现状调查情况 | 第52-53页 |
| 4.2.2 玉白河黑臭程度特征分析 | 第53-54页 |
| 4.2.3 玉白河黑臭治理对策 | 第54-55页 |
| 4.3 解白河黑臭评价及对策分析 | 第55-57页 |
| 4.3.1 解白河现状调查情况 | 第55-56页 |
| 4.3.2 解白河黑臭程度特征分析 | 第56-57页 |
| 4.3.3 解白河黑臭治理对策 | 第57页 |
| 4.4 彭白河黑臭评价及对策分析 | 第57-59页 |
| 4.4.1 彭白河现状调查情况 | 第57-58页 |
| 4.4.2 彭白河黑臭程度特征分析 | 第58-59页 |
| 4.4.3 彭白河黑臭治理对策 | 第59页 |
| 4.5 黄白排水沟黑臭评价及对策分析 | 第59-62页 |
| 4.5.1 黄白排水沟现状调查情况 | 第59-61页 |
| 4.5.2 黄白排水沟黑臭程度特征分析 | 第61-62页 |
| 4.5.3 黄白排水沟黑臭治理对策 | 第62页 |
| 4.6 本章小结 | 第62-64页 |
| 第5章 结论与建议 | 第64-66页 |
| 5.1 结论 | 第64-65页 |
| 5.2 建议 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 攻读硕士学位期间的学术成果 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
