城市降雨径流污染特征及预测模型研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 城市降雨径流污染概述 | 第11-12页 |
| 1.1.1 城市降雨径流污染规律 | 第11-12页 |
| 1.1.2 城市降雨径流污染来源 | 第12页 |
| 1.2 城市降雨径流污染研究进展 | 第12-16页 |
| 1.2.1 城市降雨径流污染实测研究 | 第12-14页 |
| 1.2.2 城市降雨径流污染模型 | 第14-15页 |
| 1.2.3 问题及难点 | 第15-16页 |
| 1.3 机器学习理论 | 第16-18页 |
| 1.3.1 常见机器学习算法 | 第16-17页 |
| 1.3.2 机器学习在水质污染研究中的应用 | 第17-18页 |
| 1.4 研究意义 | 第18页 |
| 1.5 研究内容及技术路线 | 第18-21页 |
| 1.5.1 研究内容 | 第18-19页 |
| 1.5.2 技术路线 | 第19-21页 |
| 第二章 城市降雨径流污染基础理论 | 第21-27页 |
| 2.1 场次降雨径流污染平均浓度(EMC) | 第21-22页 |
| 2.1.1 概念 | 第21页 |
| 2.1.2 测算方法 | 第21-22页 |
| 2.2 初期冲刷效应 | 第22-23页 |
| 2.2.1 概念 | 第22页 |
| 2.2.2 判定方法 | 第22-23页 |
| 2.3 城市降雨径流污染影响因素 | 第23-26页 |
| 2.3.1 降雨特征 | 第23-25页 |
| 2.3.2 大气沉降 | 第25页 |
| 2.3.3 功能区及下垫面特征 | 第25-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 城市降雨径流污染实验研究 | 第27-60页 |
| 3.1 研究区域概况 | 第27-30页 |
| 3.1.1 自然特征 | 第27-29页 |
| 3.1.2 社会经济状况 | 第29页 |
| 3.1.3 下垫面情况 | 第29-30页 |
| 3.2 研究方法 | 第30-35页 |
| 3.2.1 采样点选取 | 第30页 |
| 3.2.2 样品采集及检测 | 第30-34页 |
| 3.2.3 数据分析方法 | 第34-35页 |
| 3.3 降雨径流污染瞬时浓度分析 | 第35-47页 |
| 3.3.1 瞬时浓度统计分析 | 第35-40页 |
| 3.3.2 瞬时浓度动态规律分析 | 第40-47页 |
| 3.4 场次降雨径流污染平均浓度(EMC) | 第47-51页 |
| 3.5 初期冲刷效应分析 | 第51-56页 |
| 3.5.1 无量纲累积M(V)曲线 | 第51-53页 |
| 3.5.2 初期冲刷指数 | 第53-56页 |
| 3.6 污染指标相关性分析 | 第56-58页 |
| 3.7 本章小结 | 第58-60页 |
| 第四章 道路降雨径流污染预测模型 | 第60-82页 |
| 4.1 统计学习及支持向量机概述 | 第60-69页 |
| 4.1.1 统计学习理论 | 第60-62页 |
| 4.1.2 支持向量机 | 第62-69页 |
| 4.2 数据预处理 | 第69-75页 |
| 4.2.1 数据来源 | 第69页 |
| 4.2.2 影响因子及决策变量 | 第69-71页 |
| 4.2.3 非数值影响因子 | 第71页 |
| 4.2.4 影响因子相关性分析 | 第71-72页 |
| 4.2.5 影响因子主成分分析(PCA) | 第72-74页 |
| 4.2.6 数据标准化 | 第74-75页 |
| 4.3 道路降雨径流污染SVM模型建立 | 第75-77页 |
| 4.3.1 核函数选择 | 第75页 |
| 4.3.2 模型参数选择 | 第75-77页 |
| 4.4 模型校核及验证 | 第77-80页 |
| 4.4.1 校验参数 | 第77-78页 |
| 4.4.2 校验结果 | 第78-80页 |
| 4.5 预测模型应用 | 第80页 |
| 4.6 本章小结 | 第80-82页 |
| 第五章 结论与展望 | 第82-85页 |
| 5.1 研究结论 | 第82-84页 |
| 5.1.1 城市降雨径流污染实验研究结论 | 第82-83页 |
| 5.1.2 道路降雨径流污染模型研究结论 | 第83-84页 |
| 5.2 研究展望 | 第84-85页 |
| 参考文献 | 第85-91页 |
| 致谢 | 第91-92页 |
