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漳河上游河流水质评价及预测

摘要第5-6页
Abstract第6页
第1章 绪论第10-19页
    1.1 研究背景第10-11页
    1.2 国内外研究进展第11-13页
        1.2.1 水质评价研究进展第11-12页
        1.2.2 水质预测研究进展第12-13页
    1.3 水质主要评价方法概述第13-18页
        1.3.1 单因子评价法第13页
        1.3.2 综合评价法第13-18页
    1.4 研究内容及技术路线第18-19页
        1.4.1 研究内容第18页
        1.4.2 技术路线第18-19页
第2章 流域概况第19-24页
    2.1 自然概况第19-22页
        2.1.1 漳河上游流域范围第19页
        2.1.2 漳河上游河流水系第19-20页
        2.1.3 地形地貌第20页
        2.1.4 气候水文第20-21页
        2.1.5 植被概况第21页
        2.1.6 水利工程概况第21-22页
    2.2 社会经济概况第22-24页
        2.2.1 经济第22-23页
        2.2.2 人口第23-24页
第3章 漳河上游流域水质评价第24-41页
    3.1 评价断面的选取第24页
    3.2 评价指标及评价标准的选取第24-25页
        3.2.1 评价指标第24页
        3.2.2 评价标准第24-25页
    3.3 水质评价模型第25-28页
        3.3.1 灰色关联法原理第25-26页
        3.3.2 灰色关联分析法基本步骤第26-28页
    3.4 组合赋权法确定权重第28-36页
        3.4.1 层次分析法确定权重第28-33页
        3.4.2 熵权法确定权重第33-35页
        3.4.3 组合赋权第35-36页
    3.5 评价结果第36-41页
第4章 漳河上游水质变化趋势分析第41-59页
    4.1 漳河上游水质随时间变化特征第41-49页
        4.1.1 麻田断面第41-43页
        4.1.2 合漳断面第43-45页
        4.1.3 三省桥断面第45-47页
        4.1.4 观台断面第47-49页
    4.2 漳河上游水质随空间变化特征第49-52页
    4.3 季节性Kendall检验数学模型在漳河流域的应用第52-59页
        4.3.1 季节性Kendall检验原理第52-54页
        4.3.2 PWQTrend水质趋势检验软件的应用第54-57页
        4.3.3 结果分析第57-59页
第5章 基于BP神经网络的水质预测第59-72页
    5.1 人工神经网络概述第59-61页
        5.1.1 人工神经网络的发展第59-60页
        5.1.2 神经网络的特点第60-61页
    5.2 BP神经网络第61-64页
        5.2.1 BP神经模型第61-62页
        5.2.2 BP神经网络的学习第62页
        5.2.3 BP算法改进第62-64页
    5.3 漳河上游水质预测第64-72页
        5.3.1 数据采集隐含层节点确定第64-65页
        5.3.2 训练过程第65-67页
        5.3.3 预测结果及分析第67-72页
第6章 结论及展望第72-74页
    6.1 结论第72页
    6.2 展望第72-74页
致谢第74-75页
参考文献第75-78页
附表 层次分析法求得各指标权重系数第78-82页
作者简介第82页
发表论文和参加科研情况说明第82-83页

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