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基于计算智能方法的河流水质管理数字模拟研究与应用

摘要第4-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第14-33页
    1.1 课题来源与研究背景第14-15页
        1.1.1 课题来源第14页
        1.1.2 课题研究背景第14-15页
    1.2 河流水质管理进展第15-17页
    1.3 河流水质管理中计算智能算法研究进展第17-30页
        1.3.1 入河污染源识别研究现状第18-20页
        1.3.2 河流水质预测研究现状第20-27页
        1.3.3 河流水环境容量计算与排污削减研究现状第27-30页
    1.4 研究目的意义与主要研究内容第30-33页
        1.4.1 研究目的与意义第30-31页
        1.4.2 主要研究内容第31页
        1.4.3 研究技术路线第31-33页
第2章 研究对象和研究方法第33-48页
    2.1 研究区域概况第33-36页
        2.1.1 松花江哈尔滨段概况第33-35页
        2.1.2 大顶子山航电枢纽工程概况第35-36页
    2.2 基础数据来源第36-41页
        2.2.1 监测断面数据第36-40页
        2.2.2 排污口数据第40-41页
    2.3 计算智能方法第41-45页
        2.3.1 人工神经网络方法第41-42页
        2.3.2 智能优化方法第42-44页
        2.3.3 专家系统方法第44-45页
    2.4 数据挖掘方法与小波分析第45-48页
        2.4.1 数据挖掘方法第45-46页
        2.4.2 小波分析第46-48页
第3章 基于专家系统的入河污染源识别模式与方法研究第48-77页
    3.1 引言第48页
    3.2 入河污染源识别模式研究设计第48-51页
        3.2.1 设计思想和原则第48-50页
        3.2.2 识别流程设计第50-51页
    3.3 入河污染源识别专家知识库设计与构建第51-54页
        3.3.1 专家知识库设计第51-53页
        3.3.2 行业水污染排放标准收集与整理第53-54页
    3.4 入河污染源识别推理机制研究第54-62页
        3.4.1 河流常规水质监测数据解析第54-56页
        3.4.2 污染源类别判定模式建立第56-60页
        3.4.3 污染行业相似度与贡献度指数设计第60-62页
    3.5 松花江哈尔滨段污染源识别第62-76页
        3.5.1 水质变化时空特征第62-65页
        3.5.2 污染因子解析第65-68页
        3.5.3 污染源判定与行业贡献度第68-74页
        3.5.4 污染源调查验证第74-76页
    3.6 本章小结第76-77页
第4章 基于 Bootstrap 小波神经网络的河流水质预测模型建立与应用第77-102页
    4.1 引言第77页
    4.2 基于 Bootstrap 技术的神经网络模型不确定性分析第77-80页
    4.3 基于小波神经网络的水质时间序列预测模型第80-91页
        4.3.1 模型设计第81-83页
        4.3.2 模型评价指标构建第83-84页
        4.3.3 模型实例验证第84-91页
    4.4 水质时间序列预测方案优选第91-96页
        4.4.1 环境监测缺失类别的界定第91-92页
        4.4.2 预测方案设计第92-93页
        4.4.3 常规水质预测最优方案第93-96页
    4.5 大顶子山工程前段主要水质指标预测第96-100页
        4.5.1 基于 BWNN 的水质时间序列预测第96-99页
        4.5.2 基于机理模型的河道型水库总磷对比预测第99-100页
    4.6 本章小结第100-102页
第5章 基于水环境容量计算的河流水质管理与排污削减模式研究第102-126页
    5.1 引言第102页
    5.2 排污源强-河流水质关联模型建立第102-105页
        5.2.1 水环境容量控制第102-103页
        5.2.2 排污源强-河流水质关联模型建立第103-105页
    5.3 环境功能区控制排污优化削减模式第105-119页
        5.3.1 系统分析第105-107页
        5.3.2 功能区排污口削减分配优化模式第107-108页
        5.3.3 基于 PSO 和 GA 的动态优化算法第108-114页
        5.3.4 实例研究第114-119页
    5.4 多环境功能区排污优化削减分配模式第119-125页
        5.4.1 系统分析第119-121页
        5.4.2 多目标多功能区排污削减分配模式第121-123页
        5.4.3 实例研究第123-125页
    5.5 本章小结第125-126页
结论第126-129页
参考文献第129-141页
附录第141-156页
攻读学位期间发表的学术论文及其他成果第156-159页
致谢第159-160页
个人简历第160页

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