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基于LM-BP神经网络水务一体化管理评价及对策研究

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基于LM-BP神经网络水务一体化管理评价及对策研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
1 绪论第10-16页
  · 选题背景和研究意义第10-11页
    · 选题背景第10-11页
    · 研究意义第11页
  · 国内外研究进展第11-13页
    · 国外研究进展第11-12页
    · 国内研究进展第12-13页
  · 研究主要内容第13-15页
  · 技术路线第15-16页
2 我国重要城市水务一体化管理调查与分析第16-30页
  · 基本概念第16-17页
    · 水务与水利概念第16页
    · 城市水务系统的相关概念第16-17页
    · 水务一体化管理第17页
  · 研究对象范围的确定第17-20页
    · 确定研究对象所考虑的因素第17-18页
    · 纳入研究对象范围的城市总体情况分析第18-19页
    · 总体分析框架图第19-20页
  · 重要城市水务一体化职能落实情况分析第20-25页
    · 全国水务管理机构基本情况第20-22页
    · 研究重要城市水务管理机构涉水职能情况分析第22-25页
  · 重要城市水务一体化管理现状总体分析第25页
  · 我国水务一体化管理改革的成效第25-27页
  · 我国水务一体化管理体制改革的存在的不足第27页
  · 本章小结第27-30页
3 基于LM-BP神经网络的水务一体化管理综合评价第30-50页
  · 人工神经网络的基本原理第30页
  · BP神经网络的概述第30-35页
    · BP神经网络的拓扑结构第31-33页
    · BP神经网络的学习算法第33-34页
    · LM-BP神经网络的算法及流程图第34-35页
  · 水务一体化管理综合评价指标体系的建立第35-40页
    · 指标选取的原则第35-36页
    · 水务一体化管理指标体系的建立第36-38页
    · 水务一体化管理指标评分标准第38-40页
  · 基于LM-BP神经网络的水务一体化管理现状综合评价模型的建立第40-47页
    · 评价对象的选取第40-41页
    · 基于LM-BP神经网络的评价模型的建立第41-43页
    · 基于层次分析法的评价模型的建立第43-47页
    · 评价结果的分析与对比第47页
  · 本章小结第47-50页
4 深化我国城市水务一体化管理改革的对策第50-56页
  · 深化我国水务一体化管理体制改革面临的新形势及新要求第50-52页
    · 水务一体化管理是落实治水新方针的需要第50页
    · 水务一体化管理是加快建设生态文明和推进生态文明制度体系的需要第50-51页
    · 水务一体化管理是推进国家新型城镇化的需要第51页
    · 水务一体化管理是水务行业适应国家“大数据战略”的需要第51-52页
  · 深化我国水务一体化管理体制改革的对策第52-55页
    · 构建新型城市水务治理结构第52-53页
    · 整合水务产业结构,健全多元化投融资机制第53页
    · 建立合理的水价形成机制第53页
    · 完善水务行业相关法律法规第53-54页
    · 实现城乡水务一体化管理,为水资源优化配置提供有力体制保证第54页
    · 构建合理高效的竞争机制第54-55页
    · 加强水务信息化建设,实现智能水务第55页
  · 本章小结第55-56页
5 结论与展望第56-58页
  · 主要研究结论第56页
  · 主要研究创新第56-57页
  · 研究中的不足第57页
  · 进一步研究展望第57-58页
攻读学位期间参加的科研项目及发表的学术论文第58-60页
致谢第60-62页
参考文献第62-64页

本篇论文共64页,点击这进入下载页面
 
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