| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.1 我国水环境现状 | 第9-10页 |
| 1.1.2 研究目的和意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 水环境在线监测系统现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 水环境评价预警研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 主要研究内容及章节安排 | 第13-15页 |
| 第二章 系统总体方案设计 | 第15-25页 |
| 2.1 系统设计目标与原则 | 第15-16页 |
| 2.2 系统功能设计 | 第16-18页 |
| 2.2.1 系统总体结构 | 第16-17页 |
| 2.2.2 水环境在线监测模块设计 | 第17页 |
| 2.2.3 水环境评价预警模块设计 | 第17-18页 |
| 2.3 系统平台设计 | 第18-23页 |
| 2.3.1 数据库概念模型设计 | 第18-20页 |
| 2.3.2 数据库物理模型设计 | 第20-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-25页 |
| 第三章 水环境在线监测模块设计与开发 | 第25-35页 |
| 3.1 基于3σ原则的异常数据检测与校正 | 第25-29页 |
| 3.1.1 基于3σ原则的水质异常数据检测与校正步骤 | 第25-26页 |
| 3.1.2 案例研究与分析 | 第26-29页 |
| 3.2 基于自适应加权算法的水质数据融合 | 第29-31页 |
| 3.2.1 基于自适应加权算法的水质数据融合步骤 | 第29页 |
| 3.2.2 案例研究与分析 | 第29-31页 |
| 3.3 基于百度地图API的水环境在线监测模块开发 | 第31-33页 |
| 3.4 本章小结 | 第33-35页 |
| 第四章 水环境评价预警模块设计与开发 | 第35-49页 |
| 4.1 水质评价的指标与标准 | 第35页 |
| 4.2 水质评价方法研究 | 第35-45页 |
| 4.2.1 水质评价方法简介 | 第35-39页 |
| 4.2.2 基于BP人工神经网络方法的水质评价 | 第39-42页 |
| 4.2.3 水质评价方法案例 | 第42-45页 |
| 4.3 水质预警方法研究 | 第45-48页 |
| 4.3.1 基于BP人工神经网络的时序预测方法研究 | 第47页 |
| 4.3.2 基于BP人工神经网络的下游水质预测方法研究 | 第47-48页 |
| 4.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 水环境在线监测与评价预警系统的研制与测试 | 第49-63页 |
| 5.1 Web开发架构设计 | 第49-52页 |
| 5.1.1 体系结构设计 | 第49-50页 |
| 5.1.2 基于SSM的集成框架设计 | 第50-52页 |
| 5.2 Web前端技术设计 | 第52-55页 |
| 5.2.1 基于RBAC的权限管理 | 第52-53页 |
| 5.2.2 基于AJAX的数据更新 | 第53-54页 |
| 5.2.3 基于jQuery的界面设计 | 第54-55页 |
| 5.3 功能模块的实现 | 第55-57页 |
| 5.4 系统测试 | 第57-61页 |
| 5.5 本章小结 | 第61-63页 |
| 第六章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 6.1 全文总结 | 第63页 |
| 6.2 课题展望 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 作者在学期间的研究成果 | 第71页 |
