| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-25页 |
| ·水体富营养化研究 | 第10-12页 |
| ·水体富营养化的定义 | 第10页 |
| ·湖泊水体富营养化现状 | 第10-11页 |
| ·湖泊水体富营养化危害及防治对策 | 第11-12页 |
| ·湖泊富营养化预测模型研究 | 第12-18页 |
| ·模型机理法 | 第13-16页 |
| ·时间序列法 | 第16页 |
| ·结构分析法 | 第16-17页 |
| ·系统方法 | 第17-18页 |
| ·智能方法 | 第18页 |
| ·BP神经网络 | 第18-21页 |
| ·BP神经网络概述 | 第18-19页 |
| ·BP神经元模型 | 第19-20页 |
| ·BP神经网络结构 | 第20-21页 |
| ·MATLAB的神经网络工具箱 | 第21-22页 |
| ·MATLAB简介 | 第21页 |
| ·MATLAB神经网络工具箱简介 | 第21页 |
| ·面向工具箱设计网络的原则及步骤 | 第21-22页 |
| ·研究内容及意义 | 第22-25页 |
| ·主要研究内容 | 第22-23页 |
| ·技术路线 | 第23页 |
| ·研究意义 | 第23-25页 |
| 第二章 BP神经网络对富营养化预测研究 | 第25-43页 |
| ·前言 | 第25-26页 |
| ·材料与方法 | 第26-32页 |
| ·采样点的布设及测定 | 第26-28页 |
| ·插值方法的选择 | 第28页 |
| ·输入参数选择 | 第28页 |
| ·面向MATLAB工具箱的BP网络设计 | 第28-32页 |
| ·结果与分析 | 第32-42页 |
| ·研究对象选取 | 第32-33页 |
| ·样本spline插值 | 第33-36页 |
| ·样本归一化 | 第36-37页 |
| ·网络输出变量确定 | 第37页 |
| ·网络输入变量相关性分析 | 第37-38页 |
| ·BP网络方案的建立 | 第38-40页 |
| ·BP神经网络的MATLAB运行程序 | 第40页 |
| ·BP网络性能测试 | 第40-41页 |
| ·BP算法的局限性 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第三章 PSO-BP神经网络对富营养化预测研究 | 第43-53页 |
| ·前言 | 第43页 |
| ·材料与方法 | 第43-44页 |
| ·采样点的布设及测定 | 第43页 |
| ·插值方法选择 | 第43页 |
| ·输入参数选择 | 第43页 |
| ·PSO算法 | 第43-44页 |
| ·结果与分析 | 第44-51页 |
| ·构建PSO优化BP神经网络方法 | 第45页 |
| ·PSO优化BP神经网络设计 | 第45-47页 |
| ·PSO优化BP神经网络设计的MATLAB实现 | 第47-48页 |
| ·PSO-BP神经网络的MATLAB运行程序 | 第48-50页 |
| ·PSO-BP神经网络性能测试 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-53页 |
| 第四章 PSO-BP神经网络对富营养化预测精度研究 | 第53-59页 |
| ·前言 | 第53页 |
| ·材料与方法 | 第53页 |
| ·验证集的选取 | 第53页 |
| ·误差分析方法 | 第53页 |
| ·结果与分析 | 第53-57页 |
| ·验证集的确定 | 第53-55页 |
| ·网络性能验证与误差分析 | 第55-57页 |
| ·本章小结 | 第57-59页 |
| 第五章 结论与展望 | 第59-61页 |
| 结论 | 第59页 |
| 展望 | 第59-61页 |
| 参考文章 | 第61-67页 |
| 在校期间发表论文情况 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |