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村镇景观水体监测典型指标间相关性分析及水质模型研究

摘要第5-7页
Abstract第7-8页
第1章 绪论第12-26页
    1.1 论文选题的依据及意义第12-13页
    1.2 国内外研究现状第13-19页
        1.2.1 水质监测研究现状第13-14页
        1.2.2 水质模型的研究概述第14-19页
    1.3 地表水水质标准和常规监测指标的介绍第19-24页
        1.3.1 水域环境功能分类第19页
        1.3.2 地表水基本监测项目第19-24页
    1.4 课题来源第24页
    1.5 研究内容第24-25页
    1.6 论文创新点第25-26页
第2章 数据的采集处理和水质现状分析第26-39页
    2.1 乔口镇水域自然状况第26-28页
        2.1.1 乔口镇区位分析第26-27页
        2.1.2 乔口镇自然条件分析第27页
        2.1.3 乔口镇社会经济概况第27页
        2.1.4 乔口镇水体概况第27-28页
    2.2 样品的采集原则与分析方法第28-29页
        2.2.1 样品采集原则第28页
        2.2.2 采样时间第28页
        2.2.3 指标分析方法第28-29页
    2.3 水质监测指标体系的确定及监测点的优化第29-38页
        2.3.1 水质监测指标体系的确定第29-30页
        2.3.2 监测点的优化布置第30-35页
        2.3.3 乔口镇景观水体现状分析第35页
        2.3.4 研究区各监测点水质情况第35-38页
    2.4 本章小结第38-39页
第3章 典型指标间的相关性分析第39-64页
    3.1 地表水水质指标间相关性研究第39-60页
        3.1.1 DO与pH之间的相关性第39-43页
        3.1.2 DO与COD之间的相关性第43-46页
        3.1.3 DO与电导率之间的相关性第46-48页
        3.1.4 电导率与COD的关系第48-49页
        3.1.5 总氮与氨氮、硝酸盐氮之间的相关性第49-54页
        3.1.6 DO与总磷之间的相关性第54-57页
        3.1.7 UV_(254)与COD之间的相关性第57-60页
    3.2 模型的验证第60-63页
        3.2.1 模型验证的概念第60页
        3.2.2 模型验证结论第60-63页
    3.3 本章小结第63-64页
第4章 水质预测模型的建立第64-88页
    4.1 水质仿真预测思路与原理第64-65页
        4.1.1 预测思路和可行性分析第64页
        4.1.2 预测基本原理第64-65页
    4.2 基于灰色预测模型的建立第65-75页
        4.2.1 灰色系统的基本概念第65页
        4.2.2 灰色系统的基本原理第65-66页
        4.2.3 GM(1,1)模型的建立第66-68页
        4.2.4 GM(1,1)模型精度检验第68-69页
        4.2.5 GM(1,1)的建模步骤第69页
        4.2.6 乔口景观水体B5点GM(1,1)时间预测模型第69-75页
        4.2.7 示范区乔口镇景观水体灰色预测模型小结第75页
    4.3 基于人工神经网络模型的建立方法第75-78页
        4.3.1 人工神经网络概念第75-76页
        4.3.2 BP神经网络模型第76-77页
        4.3.3 神经网络的建模原则第77-78页
    4.4 BP神经网络模型预测算例第78-82页
        4.4.1 监测指标的确定第78页
        4.4.2 训练样本的处理第78页
        4.4.3 模型基本单元的构建第78-79页
        4.4.4 网络模型主要参数设计第79-82页
    4.5 BP神经网络模型应用示范第82-85页
        4.5.1 预测指标的确定第82-83页
        4.5.2 输入层和输出层第83页
        4.5.3 隐含层第83页
        4.5.4 训练样本的处理第83-84页
        4.5.5 网络模型主要参数设计第84页
        4.5.6 节点函数的选择第84页
        4.5.7 学习算法的选择第84-85页
        4.5.8 学习率的确定第85页
    4.6 模型预测效果的研究第85-87页
    4.7 本章小节第87-88页
结论与建议第88-91页
参考文献第91-95页
致谢第95页

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