| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10页 |
| 1.2 研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 用水量预测研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 自组织数据挖掘-GMDH算法研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本文研究方法及内容 | 第13-14页 |
| 1.3.1 研究方法 | 第13-14页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第14页 |
| 1.4 本文创新点及技术路线 | 第14-16页 |
| 1.4.1 论文创新点 | 第14页 |
| 1.4.2 论文技术路线 | 第14-16页 |
| 第2章 用水量影响因素体系研究及预警理论 | 第16-22页 |
| 2.1 用水量影响因素体系研究 | 第16-19页 |
| 2.1.1 用水量预测的分类 | 第16页 |
| 2.1.2 各类型用水量变化主要影响因素 | 第16页 |
| 2.1.3 用水量影响因素辨识准则 | 第16-17页 |
| 2.1.4 中长期用水量影响因素指标选取 | 第17-19页 |
| 2.2 预警理论及主要方法 | 第19-21页 |
| 2.3 本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 基于R语言的GMDH理论算法 | 第22-29页 |
| 3.1 数据挖掘算法的研究工具-R语言 | 第22-23页 |
| 3.2 GMDH算法 | 第23-28页 |
| 3.2.1 GMDH的基本原理 | 第23-25页 |
| 3.2.2 GMDH的建模过程 | 第25-27页 |
| 3.2.3 GMDH算法的实现流程 | 第27-28页 |
| 3.3 本章小结 | 第28-29页 |
| 第4章 中国区域经济发展的聚类分析 | 第29-35页 |
| 4.1 聚类方法简介 | 第29-31页 |
| 4.2 系统聚类法的评价 | 第31-32页 |
| 4.3 指标选取 | 第32-33页 |
| 4.4 聚类分析 | 第33-34页 |
| 4.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第5章 区域用水量预测及预警分析 | 第35-54页 |
| 5.1 区域用水量预测指标选取及数据预处理 | 第35-36页 |
| 5.1.1 区域用水量预测指标选取 | 第35页 |
| 5.1.2 数据标准化处理 | 第35-36页 |
| 5.2 北京市用水量预测 | 第36-39页 |
| 5.2.1 北京市经济发展及水资源现状 | 第36-37页 |
| 5.2.2 北京市用水量预测模型的构建 | 第37-38页 |
| 5.2.3 北京市2014和2015年用水总量预测 | 第38-39页 |
| 5.3 广东省用水量预测 | 第39-43页 |
| 5.3.1 广东省经济发展及水资源现状 | 第39-40页 |
| 5.3.2 广东省用水量预测模型的构建 | 第40-41页 |
| 5.3.3 广东省2014和2015年用水总量预测 | 第41-43页 |
| 5.4 河南省用水量预测 | 第43-47页 |
| 5.4.1 河南省经济发展及水资源现状 | 第43-44页 |
| 5.4.2 河南省用水量预测模型的构建 | 第44-45页 |
| 5.4.3 河南省2014和2015年用水总量预测 | 第45-47页 |
| 5.5 甘肃省用水量预测 | 第47-51页 |
| 5.5.1 甘肃省经济发展及水资源现状 | 第47-48页 |
| 5.5.2 甘肃用水量预测模型的构建 | 第48-49页 |
| 5.5.3 甘肃省2014和2015年用水总量预测 | 第49-51页 |
| 5.6 区域用水量预警分析 | 第51-52页 |
| 5.7 本章小结 | 第52-54页 |
| 第6章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 6.1 研究总结 | 第54-55页 |
| 6.2 研究展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 附录 | 第61-68页 |
