地下水位动态分析研究方法--以许昌市备用水源地浅层地下水为例
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 许昌市地下水研究现状与问题 | 第11页 |
| 1.4 研究内容与技术路线 | 第11-13页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第11-12页 |
| 1.4.2 技术路线 | 第12-13页 |
| 2 研究区概况 | 第13-23页 |
| 2.1 自然地理及开采现状 | 第13-14页 |
| 2.1.1 地理位置 | 第13-14页 |
| 2.1.2 开采情况 | 第14页 |
| 2.2 气象水文 | 第14-18页 |
| 2.2.1 气象 | 第14-15页 |
| 2.2.2 水文 | 第15-18页 |
| 2.3 地形地貌 | 第18-19页 |
| 2.3.1 地形 | 第18页 |
| 2.3.2 地貌 | 第18-19页 |
| 2.4 区域地质构造 | 第19页 |
| 2.5 水文地质概况 | 第19-23页 |
| 2.5.1 富水性及分布 | 第20-22页 |
| 2.5.2 地下水的补径排条件 | 第22-23页 |
| 3 地下水位动态变化特征分析 | 第23-29页 |
| 3.1 数据来源 | 第23页 |
| 3.2 地下水动态变化规律分析 | 第23-27页 |
| 3.2.1 浅层地下水动态类型分析 | 第23-25页 |
| 3.2.2 地下水位多年变化规律分析 | 第25-27页 |
| 3.3 小结 | 第27-29页 |
| 4 研究区地下水水位动态变化研究 | 第29-85页 |
| 4.1 灰色模型 | 第29-39页 |
| 4.1.1 灰色理论 | 第29页 |
| 4.1.2 灰度分析 | 第29-30页 |
| 4.1.3 GM（1.1）模型 | 第30-39页 |
| 4.2 时间序列模型 | 第39-62页 |
| 4.2.1 趋势回归建模与预测 | 第39-41页 |
| 4.2.2 季节性建模与预测 | 第41-42页 |
| 4.2.3 循环性建模与预测 | 第42-48页 |
| 4.2.4 模型建立与数据计算 | 第48-62页 |
| 4.3 BP神经网络 | 第62-74页 |
| 4.3.1 神经网络的基本原理及流程 | 第62-65页 |
| 4.3.2 BP神经网络模型建立 | 第65-74页 |
| 4.4 GM-ARMA-BP组合神经网络模型 | 第74-83页 |
| 4.4.1 GM-ARMA-BP神经网络模型结构 | 第74-75页 |
| 4.4.2 GM-ARMA-BP神经网络模型建立 | 第75-83页 |
| 4.5 小结 | 第83-85页 |
| 5 结论与建议 | 第85-87页 |
| 5.1 结论 | 第85页 |
| 5.2 建议 | 第85-87页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目及发表的学术论文 | 第87-89页 |
| 致谢 | 第89-91页 |
| 参考文献 | 第91-95页 |
| 附录 | 第95-97页 |
