基于改进BP神经网络的阳泉市岩溶水饮用水水源地水质安全预测
| 摘要 | 第3-5页 |
| abstract | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 水化学和水环境国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 水质评价和水质安全评价国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 研究内容及方法 | 第15-16页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第15页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第15-16页 |
| 1.4 技术路线 | 第16-18页 |
| 第二章 研究区自然条件 | 第18-34页 |
| 2.1 地理位置及地貌 | 第18-21页 |
| 2.1.1 地理位置 | 第18页 |
| 2.1.2 地形地貌 | 第18-21页 |
| 2.2 气象、水文 | 第21-23页 |
| 2.2.1 气象 | 第21页 |
| 2.2.2 水文 | 第21-23页 |
| 2.3 地质概况 | 第23-31页 |
| 2.3.1 区域地层及构造 | 第23-29页 |
| 2.3.2 研究区地质 | 第29-31页 |
| 2.4 水文地质条件 | 第31-34页 |
| 第三章 地下水化学特征分析 | 第34-52页 |
| 3.1 地下水化学指标统计特征 | 第35-36页 |
| 3.2 TDS和总硬度分布规律 | 第36-38页 |
| 3.3 地下水常规组分分布规律 | 第38-44页 |
| 3.4 水化学类型 | 第44-47页 |
| 3.5 水化学特征原因分析 | 第47-52页 |
| 3.5.1 相关性分析 | 第47-49页 |
| 3.5.2 原因分析 | 第49-52页 |
| 第四章 BP神经网络及改进BP模型 | 第52-58页 |
| 4.1 BP神经简介 | 第52-53页 |
| 4.2 BP神经网络预测的适用性 | 第53-54页 |
| 4.3 BP神经网络的计算步骤 | 第54-55页 |
| 4.4 改进BP模型 | 第55-58页 |
| 4.4.1 Pearson相关系数 | 第56页 |
| 4.4.2 信息指标评价法 | 第56-58页 |
| 第五章 水质安全预测 | 第58-72页 |
| 5.1 水源地概况 | 第58-63页 |
| 5.1.1 规模以上水源地概况 | 第58-61页 |
| 5.1.2 乡镇集中式水源地 | 第61-63页 |
| 5.2 水源地水质安全预测 | 第63-70页 |
| 5.2.1 常规的水质安全评价 | 第63-66页 |
| 5.2.2 改进BP模型示例 | 第66-70页 |
| 5.3 结论 | 第70-72页 |
| 第六章 水源地保护措施 | 第72-76页 |
| 6.1 水源地保护区内污染源 | 第72页 |
| 6.2 供水水源 | 第72-73页 |
| 6.3 处理设施 | 第73-76页 |
| 第七章 结论与展望 | 第76-78页 |
| 7.1 结论 | 第76-77页 |
| 7.2 展望 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 致谢 | 第82-84页 |
| 攻读学位期刊发表的学术论文 | 第84页 |
