| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| ·研究背景及意义 | 第12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-16页 |
| ·国内研究现状 | 第12-14页 |
| ·国外研究现状 | 第14-16页 |
| ·课题研究目标、内容、拟解决的关键问题 | 第16-17页 |
| ·课题研究目标 | 第16页 |
| ·课题研究内容 | 第16-17页 |
| ·拟解决的关键问题 | 第17页 |
| ·研究方法与技术路线 | 第17-20页 |
| ·拟采取的研究方法与方案 | 第17-18页 |
| ·技术路线 | 第18-20页 |
| 第二章 成都市生活垃圾收运及其处理现状 | 第20-26页 |
| ·背景概述 | 第20-21页 |
| ·自然地理概况 | 第20页 |
| ·社会经济状况 | 第20-21页 |
| ·垃圾产生量情况 | 第21-22页 |
| ·垃圾收集与处置现状 | 第22-26页 |
| ·垃圾分类收集与回收利用的情况 | 第22-23页 |
| ·垃圾收集方式的现状 | 第23页 |
| ·垃圾转运设施的建设情况 | 第23-24页 |
| ·无害化处理设施及运营情况 | 第24-26页 |
| 第三章 成都市中心城区生活垃圾产生量及成分预测 | 第26-46页 |
| ·垃圾产生量预测 | 第26-39页 |
| ·垃圾产生量的影响因素 | 第26页 |
| ·垃圾产生量影响因素的分析 | 第26-27页 |
| ·应用灰色理论与BP神经网络来预测垃圾产生量的变化 | 第27-39页 |
| ·垃圾产生量预测方法的介绍与选择 | 第27-28页 |
| ·灰色理论预测方法的介绍 | 第28-32页 |
| ·成都市中心城区垃圾年产生量GM(1,1)模型的分析 | 第32-33页 |
| ·垃圾生量影响因素与垃圾产生量的灰色关联度分析 | 第33-34页 |
| ·成都市中心城区垃圾年产生量GM(1,N)模型的预测结果 | 第34-35页 |
| ·BP神经网络预测模型的工作原理 | 第35-36页 |
| ·BP神经网络预测成都市垃圾年产生量的精度分析 | 第36-37页 |
| ·灰色预测模型与BP神经网络预测的精度比较 | 第37-39页 |
| ·垃圾成分的预测 | 第39-46页 |
| ·成都市区生活垃圾的组成情况 | 第39-42页 |
| ·成都市生活垃圾各成分变化趋势的分析 | 第42-43页 |
| ·灰色预测法预测成都市中心城区垃圾成分 | 第43-45页 |
| ·成都市中心城区垃圾成分预测结果的变化趋势分析 | 第45-46页 |
| 第四章 生活垃圾处理方式的优选与处理设施的建设 | 第46-71页 |
| ·处理方式的优化选择 | 第46-51页 |
| ·处理优化模型的构建 | 第46-50页 |
| ·处理方式优化选择的结果分析 | 第50-51页 |
| ·垃圾处理设施的增建 | 第51-71页 |
| ·垃圾处理厂的增建 | 第51-57页 |
| ·垃圾物流优化分配与垃圾中转站的改造 | 第57-71页 |
| 结论 | 第71-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 附录1 | 第78-82页 |
| 附录2 | 第82-90页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第90页 |
