| 第一章 绪论 | 第1-20页 |
| 1．1 市政工程概述 | 第12-16页 |
| 1．1．1 城市的概念 | 第12页 |
| 1．1．2 市政的概念 | 第12-13页 |
| 1．1．3 市政工程的概念 | 第13-14页 |
| 1．1．4 市政系统工程概述 | 第14-16页 |
| 1．2 遗传算法概述 | 第16-19页 |
| 1．2．1 遗传算法基本原理 | 第16页 |
| 1．2．2 遗传算法的实现步骤 | 第16-18页 |
| 1．2．3 遗传算法的特点和改进 | 第18-19页 |
| 1．3 论文的主要内容 | 第19-20页 |
| 第二章 基于遗传算法的一维投影寻踪模型及其应用 | 第20-31页 |
| 2．1 投影寻踪算法概述 | 第20-21页 |
| 2．2 投影寻踪窗口半径 R经验取值的合理性 | 第21-25页 |
| 2．2．1 验证步骤 | 第21-23页 |
| 2．2．2 验证结果 | 第23-25页 |
| 2．3 基于加速遗传算法的投影寻踪优选模型 | 第25-29页 |
| 2．3．1 水污染控制方案的投影寻踪模型 | 第25-27页 |
| 2．3．2 实例分析 | 第27-29页 |
| 2．4 小结 | 第29-31页 |
| 第三章 基于遗传算法的多维投影寻踪模型及其应用 | 第31-42页 |
| 3．1 多维投影寻踪概述 | 第31-32页 |
| 3．2 基于投影寻踪和神经网络的流域生态环境综合评价模型 | 第32-37页 |
| 3．2．1 流域生态环境综合评价方法现状简介 | 第32-33页 |
| 3．2．2 建模步骤 | 第33-35页 |
| 3．2．3 实例分析 | 第35-37页 |
| 3．3 基于投影寻踪和神经网络的水资源可持续利用综合评价模型 | 第37-41页 |
| 3．4 小结 | 第41-42页 |
| 第四章 基于遗传算法的矩阵对策求解方法及应用 | 第42-57页 |
| 4．1 矩阵对策概述 | 第42-47页 |
| 4．1．1 矩阵对策的数学模型 | 第42-43页 |
| 4．1．2 矩阵对策的最优纯策略 | 第43-44页 |
| 4．1．3 矩阵对策的混合策略 | 第44-45页 |
| 4．1．4 矩阵对策的基本定理 | 第45-47页 |
| 4．2 矩阵对策的类型 | 第47-48页 |
| 4．3 矩阵对策的解法 | 第48-50页 |
| 4．3．1 常用方法分析 | 第48页 |
| 4．3．2 单纯形解法 | 第48-50页 |
| 4．4 求解矩阵对策的遗传算法 | 第50页 |
| 4．5 实例分析 | 第50-53页 |
| 4．5．1 经典矩阵对策的求解 | 第51页 |
| 4．5．2 模糊矩阵对策的求解 | 第51-53页 |
| 4．6 基于遗传算法的矩阵对策优选模型 | 第53-55页 |
| 4．7 小结 | 第55-57页 |
| 第五章 NN-NLCF模型在日用水量预测中的应用 | 第57-67页 |
| 5．1 用水量预测方法概述 | 第57-58页 |
| 5．2 基于神经网络的用水量非线性组合预测模型 | 第58-61页 |
| 5．3 预测效果评价指标 | 第61页 |
| 5．4 实例分析 | 第61-65页 |
| 5．4．1 实例分析一 | 第62-63页 |
| 5．4．2 实例分析二 | 第63-65页 |
| 5．5 小结 | 第65-67页 |
| 第六章 结论与展望 | 第67-69页 |
| 6．1 结论 | 第67页 |
| 6．2 展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-76页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第76页 |