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水质预测的粒计算求解与深度学习方法
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水质论文
水质预测的粒计算求解与深度学习方法
论文目录
摘要
第1-5页
Abstract
第5-12页
注释表
第12-13页
第1章 引言
第13-21页
· 研究背景及意义
第13-14页
· 国内外研究现状
第14-17页
· 机理性水质预测现状
第14-15页
· 非机理性水质预测现状
第15-17页
· 粒计算研究现状
第17页
· 粒计算在水质预测上的优势
第17-19页
· 水环境的特性
第17-18页
· 粒计算的优势
第18-19页
· 论文研究内容
第19-20页
· 论文组织结构
第20-21页
第2章 相关技术综述
第21-31页
· 粒计算理论
第21-23页
· 粒计算的基本概念
第21页
· 粒计算的基本问题
第21-22页
· 粒计算的主要模型
第22-23页
· 二维对流扩散方程
第23-25页
· 深度学习
第25-29页
· 限制玻尔兹曼机
第26-28页
· 深度信念网络
第28-29页
· 粒子群优化算法
第29-30页
· 粒子群优化算法原理
第29页
· 粒子群优化算法流程
第29-30页
· 本章小结
第30-31页
第3章 粒计算加速求解二维非线性对流扩散方程
第31-46页
· 特征有限元法离散
第31-32页
· GrC-CFEM法求解
第32-33页
· GrC-CFEM算法
第32-33页
· GrC-CFEM具体步骤
第33页
· 收敛性分析
第33-36页
· 时间复杂度分析
第36-38页
· 特征有限元法复杂度分析
第36-37页
· GrC-CFEM复杂度分析
第37-38页
· 数值例子
第38-45页
· 本章小结
第45-46页
第4章 基于深度学习的水质预测
第46-56页
· 预测模型算法设计
第46-48页
· 水质预测模型参数的优化
第48-50页
· 实验数据的介绍与预处理
第50-52页
· 实验结果分析
第52-54页
· 本章小结
第54-56页
第5章 三峡工程生态环境在线监测系统
第56-63页
· 三峡在线检测系统
第56-57页
· 三峡在线监测系统架构
第57-61页
· 算法在平台的应用
第61-62页
· 本章小结
第62-63页
第6章 总结与展望
第63-65页
· 研究工作总结
第63-64页
· 展望
第64-65页
参考文献
第65-70页
致谢
第70-71页
攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果
第71页
本篇论文共
71
页,
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。
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