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天津市平原区深层承压水开采量与水位、地面沉降关系研究

摘要第6-7页
Abstract第7-8页
第一章 前言第12-19页
    1.1 研究的目的意义第12页
    1.2 研究现状第12-16页
    1.3 研究内容及技术路线第16-19页
        1.3.1 研究内容第16-17页
        1.3.2 技术路线第17-19页
第二章 研究区概况第19-40页
    2.1 区域自然环境第19-21页
        2.1.1 位置地貌第19-20页
        2.1.2 气象水文第20-21页
    2.2 区域水文地质概况第21-22页
    2.3 区域地下水补径排条件第22-26页
        2.3.1 地下水自然补排特征第22-23页
        2.3.2 开采条件下地下水补排特征第23-26页
    2.4 深层地下水水位动态特征第26-33页
        2.4.1 第II含水组水位动态特征第26页
        2.4.2 第III含水组水位动态特征第26-27页
        2.4.3 第IV含水组水位动态特征第27页
        2.4.4 第V含水组水位动态特征第27-28页
        2.4.5 第VI含水组水位动态特征第28-33页
    2.5 地下水超采引起的地质环境问题第33-39页
        2.5.1 地下水位下降第33-35页
        2.5.2 地面沉降第35-39页
    2.6 本章小结第39-40页
第三章 长序列地下水流-地面沉降耦合数值模型第40-61页
    3.1 模型基本情况第40-47页
        3.1.1 模型软件的选择第40-41页
        3.1.2 模型范围及边界条件第41-42页
        3.1.3 时空离散第42-44页
        3.1.4 初始流场的确定第44-46页
        3.1.5 源汇项的确定及处理第46-47页
    3.2 模型识别与验证第47-60页
        3.2.1 水位拟合第47-56页
        3.2.2 沉降拟合第56-58页
        3.2.3 模型拟合误差分析第58-60页
    3.3 本章小结第60-61页
第四章 长序列神经网络模型第61-78页
    4.1 原理与步骤第61-64页
        4.1.1 BP神经网络原理第61-62页
        4.1.2 BP神经网络结构分析第62-63页
        4.1.3 BP神经网络模型建模流程第63-64页
    4.2 开采量-地下水位BP神经网络模型第64-69页
        4.2.1 因子的确定与分析第64-66页
        4.2.2 编写程序构建模型第66-67页
        4.2.3 模型训练结果及误差分析第67-69页
    4.3 开采量-地面沉降BP神经网络模型第69-74页
        4.3.1 因子的确定与分析第69-71页
        4.3.2 编写程序构建模型第71-72页
        4.3.3 模型训练结果及误差分析第72-74页
    4.4 可视化界面的建立第74-77页
        4.4.1 设计原则第74-75页
        4.4.2 界面设计流程第75-76页
        4.4.3 窗口设计第76-77页
    4.5 本章小结第77-78页
第五章 深层承压水控制水位研究第78-91页
    5.1 深层承压水控制水位涵义第78页
    5.2 深层承压水控制水位指标选取第78-80页
    5.3 基于长序列数值模型预测控制水位第80-82页
    5.4 基于BP神经网络模型预测控制水位第82-83页
    5.5 比较分析第83-90页
    5.6 本章小结第90-91页
第六章 结论与建议第91-93页
    6.1 结论第91-92页
    6.2 建议第92-93页
致谢第93-94页
参考文献第94-98页
附录第98页
    个人简介第98页
    科研成果第98页
    参与科研项目第98页

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