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水厂源水水质监测、预测、数据传输系统研究
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水厂源水水质监测、预测、数据传输系统研究
论文目录
 
1 绪论第1-21 页
　　· 源水水质在线监测与远传系统第9-15 页
　　　　· 源水在线监测与远传目的和意义第9 页
　　　　· 在线监测发展现状第9-10 页
　　　　· 水质自动监测方法体系第10-13 页
　　　　· 地表水水质自动在线监测系统第13-15 页
　　· 水质预测方法第15-20 页
　　　　· 水环境质量预测常用的不确定性方法第15-18 页
　　　　· 水环境质量预测的确定性的水质模型第18-19 页
　　　　· 源水中藻类对水厂运行的危害及预测的必要性第19-20 页
　　· 本文研究内容第20 页
　　　　· 基于神经网络(ANN)的水质预测模型的初步研究第20 页
　　　　· 水质预测逐步回归模型的建立第20 页
　　　　· 建立水质在线监测与传输系统第20 页
　　· 课题来源第20-21 页
2 水质历史资料的数学分析-模型变量的选取第21-38 页
　　· 研究背景第21-24 页
　　　　· 研究概述第21-22 页
　　　　· 研究(不确定性预测)方法选择第22-24 页
　　· 灰色关联度法选择模型变量第24-26 页
　　　　· 关联度分析原理及步骤第24-25 页
　　　　· 关联度分析结果及讨论第25-26 页
　　· 相关分析法选择模型变量第26-29 页
　　　　· 相关分析原理第26-27 页
　　　　· 相关分析结论及讨论第27-29 页
　　· 指标聚类法选择模型变量第29-31 页
　　　　· 聚类分析原理与步骤第29-30 页
　　　　· 聚类分析结果及讨论第30-31 页
　　· 通径分析法选择变量第31-34 页
　　　　· 通径分析法原理第32-33 页
　　　　· 通径分析结果及讨论第33-34 页
　　· 浮游植物生长机理研究概述第34-36 页
　　· 小结第36-38 页
3 基于神经网络的水质预测模型的初步研究第38-54 页
　　· 神经网络及MATLAB简介第38-43 页
　　　　· 神经网络的发展过程第38-39 页
　　　　· 神经网络的基本概念第39-42 页
　　　　· MATLAB及神经网络工具箱简介第42-43 页
　　· 模型参数的选择第43-50 页
　　　　· 水质预测模型选择参数的基本条件第43 页
　　　　· 水质预测神经网络模型结构及训练参数第43-50 页
　　· 不同神经网络预测模型结果比较第50-53 页
　　　　· 模型比较的基本条件第50 页
　　　　· 模型仿真结果比较及分析第50-53 页
　　· 小结第53-54 页
4 多元线性回归水质预测模型第54-59 页
　　· 逐步回归预测模型第54-57 页
　　　　· 回归分析基本概念第54-55 页
　　　　· 逐步回归算法及SPSS简介第55-56 页
　　　　· 逐步回归水质预测模型第56-57 页
　　· 叶绿素回归预测模型与神经网络预测模型比较第57-58 页
　　· 小结第58-59 页
5 源水水质在线监测与数据远传系统第59-66 页
　　· 硬件系统第59-60 页
　　　　· 系统组成第59-60 页
　　　　· 水源地源水水质在线监测室第60 页
　　· 源水水质数据传输及软件平台系统第60-62 页
　　　　· 无线数据传输网络-GPRS介绍第60-62 页
　　　　· 软件平台(Labview)及数据套接(datasocket)概述第62 页
　　· 现场及远程水质监测软件第62-65 页
　　· 小结第65-66 页
6 结论及建议第66-68 页
　　· 结论第66 页
　　· 建议及进一步的工作第66-68 页
致谢第68-69 页
参考文献第69-70 页

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