| 摘要 | 第3-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第10-22页 |
| 1.1 再生水景观回用概述 | 第10-13页 |
| 1.1.1 再生水回用途径及健康风险 | 第10-11页 |
| 1.1.2 针对景观回用的再生水处理工艺 | 第11-12页 |
| 1.1.3 国内外再生水回用景观的应用现状 | 第12-13页 |
| 1.2 细菌气溶胶简介 | 第13-18页 |
| 1.2.1 细菌气溶胶的来源和危害 | 第13-15页 |
| 1.2.2 影响细菌气溶胶浓度的因素 | 第15页 |
| 1.2.3 细菌气溶胶的采样方法 | 第15-16页 |
| 1.2.4 有关细菌气溶胶的研究现状 | 第16-18页 |
| 1.3 环境系统的预测模型概述 | 第18-20页 |
| 1.3.1 环境系统建模的主要方法简介 | 第18-19页 |
| 1.3.2 神经网络模型概述 | 第19-20页 |
| 1.3.3 小波神经网络的发展状况及应用优势 | 第20页 |
| 1.4 本文研究内容与意义 | 第20-22页 |
| 2 研究材料与方法 | 第22-33页 |
| 2.1 采样点概况 | 第22页 |
| 2.2 主要设备和材料 | 第22-27页 |
| 2.2.1 主要设备和装置 | 第22-25页 |
| 2.2.2 试剂与耗材 | 第25-27页 |
| 2.3 实验方法 | 第27-28页 |
| 2.3.1 细菌气溶胶采集与培养 | 第27页 |
| 2.3.2 色斑直径与液滴之间对应关系的率定 | 第27-28页 |
| 2.3.3 液滴直径采集 | 第28页 |
| 2.4 计算和分析方法 | 第28-29页 |
| 2.4.1 细菌气溶胶浓度和粒径分析 | 第28-29页 |
| 2.4.2 数据处理与统计 | 第29页 |
| 2.5 建模方法 | 第29-33页 |
| 2.5.1 学习算法及学习流程 | 第29-30页 |
| 2.5.2 网络层数及隐含层节点数的计算方法 | 第30-31页 |
| 2.5.3 激励函数 | 第31-32页 |
| 2.5.4 预测效果评价指标 | 第32-33页 |
| 3 校园喷泉周围的细菌气溶胶分布特征 | 第33-38页 |
| 3.1 喷泉周围细菌气溶胶总浓度分布特征 | 第33-35页 |
| 3.2 喷泉周围细菌气溶胶粒径分布特征 | 第35-36页 |
| 3.3 小结 | 第36-38页 |
| 4 模拟喷洒产生的细菌气溶胶空间分布特征 | 第38-51页 |
| 4.1 色斑直径与液滴间的率定公式 | 第38页 |
| 4.2 子弹头喷头的实验结果与分析 | 第38-43页 |
| 4.2.1 喷头周围不同采样点处的液滴直径分布 | 第38-39页 |
| 4.2.2 喷头周围不同采样点处的细菌气溶胶的浓度分布 | 第39-41页 |
| 4.2.3 喷头周围不同采样点处的细菌气溶胶的粒径分布 | 第41-43页 |
| 4.3 离心平雾喷头的实验结果与分析 | 第43-49页 |
| 4.3.1 喷头周围不同采样点处的液滴直径分布 | 第43-44页 |
| 4.3.2 喷头周围不同采样点处的细菌气溶胶的浓度分布 | 第44-47页 |
| 4.3.3 喷头周围不同采样点处的细菌气溶胶的粒径分布 | 第47-49页 |
| 4.4 小结 | 第49-51页 |
| 5 喷洒产生的细菌气溶胶浓度的预测模型 | 第51-57页 |
| 5.1 预测模型的数据选取 | 第51页 |
| 5.2 预测模型的构建 | 第51-53页 |
| 5.2.1 隐含层节点的确定 | 第51-52页 |
| 5.2.2 预测模型的确定 | 第52-53页 |
| 5.3 预测结果分析 | 第53-56页 |
| 5.3.1 对喷头周围的细菌气溶胶总浓度分布的预测结果分析 | 第53-54页 |
| 5.3.2 对喷头周围的细菌气溶胶粒径分布的预测结果分析 | 第54-56页 |
| 5.4 小结 | 第56-57页 |
| 6 结论与建议 | 第57-59页 |
| 6.1 结论 | 第57-58页 |
| 6.2 建议 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-70页 |
| 附录 | 第70页 |
