| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-14页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第7-8页 |
| ·课题研究现状 | 第8-11页 |
| ·国外研究现状 | 第8-9页 |
| ·国内研究现状 | 第9-11页 |
| ·课题研究内容及技术路线 | 第11-12页 |
| ·研究内容 | 第11-12页 |
| ·技术路线 | 第12页 |
| ·文章的结构安排 | 第12-14页 |
| 第二章 洪灾损失评估的相关理论及关键技术 | 第14-27页 |
| ·我国洪涝灾害的特点 | 第14-16页 |
| ·洪灾损失评估的相关知识 | 第16-21页 |
| ·洪涝灾害损失的分类 | 第16-18页 |
| ·洪涝灾害损失的特征 | 第18页 |
| ·洪涝灾害损失评估的原则 | 第18-19页 |
| ·洪涝灾害损失的计算方法 | 第19-21页 |
| ·洪灾损失评估的指标体系 | 第21-24页 |
| ·洪灾损失评估指标体系构建的基本原则 | 第21-22页 |
| ·洪灾损失评估指标的分类 | 第22页 |
| ·洪灾损失评估指标的体系结构 | 第22-24页 |
| ·洪灾损失评估的关键技术 | 第24-27页 |
| ·GIS技术 | 第25页 |
| ·RS技术 | 第25-26页 |
| ·人工神经网络技术 | 第26-27页 |
| 第三章 洪灾损失评估影响因子研究 | 第27-41页 |
| ·洪灾损失评估影响因子的分类与提取 | 第27-32页 |
| ·洪灾致灾因子 | 第27-28页 |
| ·防洪能力因子 | 第28-29页 |
| ·社会经济因子 | 第29-30页 |
| ·地形条件因子 | 第30-32页 |
| ·洪灾损失评估影响因子权重分配研究 | 第32-37页 |
| ·模糊集理论简介 | 第33页 |
| ·粗糙集理论简介 | 第33-34页 |
| ·洪灾损失评估各因子权重分配 | 第34-37页 |
| ·洪灾损失评估数据库的建立 | 第37-41页 |
| ·遥感影像数据库的构建 | 第37-38页 |
| ·地理空间数据库的构建 | 第38-39页 |
| ·社会经济统计数据库的构建 | 第39-41页 |
| 第四章 BP神经网络算法改进的研究 | 第41-54页 |
| ·BP神经网络算法概述 | 第41-44页 |
| ·BP神经网络算法的基本原理 | 第41-42页 |
| ·BP神经网络模型的结构 | 第42-43页 |
| ·BP神经网络算法的实现过程 | 第43-44页 |
| ·常用的几种BP算法的改进 | 第44-46页 |
| ·基于自适应学习率调整的改进 | 第44-45页 |
| ·基于附加冲量项的改进 | 第45页 |
| ·基于模拟退火算法的改进 | 第45-46页 |
| ·BP神经网络算法的综合改进 | 第46-54页 |
| ·BP算法的综合改进方法的基本思想 | 第46-47页 |
| ·BP算法的综合改进方法的实现 | 第47-54页 |
| 第五章 改进的BP神经网络算法在洪灾损失评估中的应用 | 第54-65页 |
| ·基于改进的BP算法的洪灾损失评估模型的建立 | 第54-55页 |
| ·基于改进的BP算法的洪灾损失评估模型的应用实例 | 第55-64页 |
| ·研究区概况 | 第55-57页 |
| ·研究区评估模型应用的数据准备 | 第57-60页 |
| ·评估模型的应用过程 | 第60-64页 |
| ·研究区洪灾损失评估的结果及分析 | 第64-65页 |
| 第六章 总结与展望 | 第65-67页 |
| ·总结 | 第65页 |
| ·研究的创新之处 | 第65-66页 |
| ·展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 个人简历 | 第71页 |
| 在校期间发表的学术论文 | 第71页 |
| 在校期间参与的项目 | 第71-72页 |