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基于水信息技术的渤海湾水生态环境特性及模拟研究

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基于水信息技术的渤海湾水生态环境特性及模拟研究
论文目录
 
摘要第1-4页
ABSTRACT第4-9页
第一章 绪论第9-28页
  · 研究背景及意义第9-10页
  · 国内外研究进展第10-24页
    · 近岸海域水生态环境的研究现状第10-16页
    · 水信息学的研究进展第16-24页
  · 渤海湾水生态环境的研究问题第24-26页
  · 本文的主要工作第26-28页
第二章 基于数据挖掘技术的水生态环境特性研究及其应用第28-50页
  · 数据挖掘理论和方法第28-33页
    · 数据挖掘的内涵第28-29页
    · 数据挖掘的一般过程第29-30页
    · 数据挖掘方法第30-33页
  · 数据来源及其一般性质第33-38页
  · 数据挖掘方法在渤海湾水生态环境研究中的应用第38-49页
    · 渤海湾水生态环境的聚类分析第38-42页
    · 渤海湾水生态环境的关联分析第42-45页
    · 渤海湾水生态环境的决策树分析第45-49页
  · 本章小结第49-50页
第三章 基于空间数据分析方法的赤潮空间分析及其应用第50-77页
  · 空间数据分析理论和方法第51-53页
    · 空间数据的性质第51-52页
    · 探索性数据分析技术第52页
    · 空间自相关第52-53页
    · 空间自回归第53页
  · 渤海湾赤潮遥感数据的探索性分析第53-56页
  · 渤海湾赤潮遥感数据的空间自相关分析第56-71页
    · 渤海湾水生态环境全局空间自相关分析第56-66页
    · 渤海湾水生态环境局部空间自相关分析第66-71页
  · 渤海湾遥感叶绿素浓度的空间自回归模型第71-75页
    · 空间自回归模型研究第71-73页
    · 渤海湾空间自回归模型的结果及分析第73-75页
  · 本章小结第75-77页
第四章 基于混合软计算方法的水生态环境模拟研究及其应用第77-99页
  · 混合软计算的理论和方法第77-84页
    · 软计算方法第77-83页
    · 软计算方法的混合形式第83-84页
  · 基于混合软计算方法的生态模型Eco_HSC 的建立第84-88页
  · Eco_HSC 模型在渤海湾水生态环境模拟中的应用第88-97页
    · 研究对象第88-89页
    · 模型的输入输出第89-90页
    · 叶绿素a 浓度的模拟结果及分析第90-93页
    · 叶绿素a 浓度的预测结果及分析第93-97页
  · 本章小结第97-99页
第五章 基于CA-SVM 的遥感叶绿素浓度模拟及其应用第99-119页
  · 元胞自动机的理论和方法第99-103页
    · 元胞自动机的发展历程第100页
    · 元胞自动机的概念及组成第100-102页
    · 元胞自动机的扩展研究第102-103页
  · 基于CA-SVM 的遥感叶绿素浓度模型的建立第103-107页
    · CA-SVM 模型的流程第103-104页
    · CA-SVM 模型的组成第104-106页
    · CA-SVM 模型的评价指标第106-107页
  · CA-SVM 模型在渤海湾水生态环境模拟中的应用第107-118页
    · 方案1 的结果及分析第108-110页
    · 方案2 的结果及分析第110-112页
    · 方案3 的结果及分析第112-114页
    · 模型结果的比较及讨论第114-118页
  · 本章小结第118-119页
第六章 生态和水动力学的耦合模型及其应用第119-130页
  · 渤海湾水动力学模型第119-121页
  · 生态和水动力学的耦合模型第121-123页
  · 模型结果及分析第123-129页
  · 本章小结第129-130页
第七章 结论与展望第130-135页
  · 结论第130-132页
  · 创新点第132-133页
  · 建议与展望第133-135页
参考文献第135-145页
发表论文和参加科研情况说明第145-147页
致谢第147 页

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