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基于人工神经网络的河流汇流预报模型及应用研究
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基于人工神经网络的河流汇流预报模型及应用研究
论文目录
 
摘要第1-4 页
ABSTRACT第4-5 页
目录第5-7 页
第一章 绪论第7-22 页
　　· 多支流河流汇流预报课题提出的背景及研究意义第7-8 页
　　　　· 课题提出的背景第7 页
　　　　· 课题研究意义第7-8 页
　　· 流域汇流计算概述第8-9 页
　　　　· 径流及径流的形成过程第8 页
　　　　· 产汇流计算第8-9 页
　　· 流域汇流计算研究现状第9-16 页
　　　　· 流域汇流计算国内外研究进展第9-14 页
　　　　· 多支流河流汇流计算方法研究进展第14-15 页
　　　　· 水文预报和汇流计算第15-16 页
　　· 人工神经网络在水文水资源领域的应用研究进展第16-20 页
　　　　· 国外研究进展第16-18 页
　　　　· 国内研究进展第18-20 页
　　· 课题主要研究内容及研究思路第20-22 页
　　　　· 主要研究内容第20 页
　　　　· 研究思路第20-22 页
第二章 人工神经网络及灰色关联分析法概述第22-31 页
　　· 人工神经网络简介第22-28 页
　　　　· 人工神经网络的定义第22 页
　　　　· 人工神经网络的发展简史第22-23 页
　　　　· 人工神经网络元和人工神经网络的类型第23-25 页
　　　　· 人工神经网络的基本特性第25-26 页
　　　　· BP网络的结构及算法概述第26-28 页
　　　　· BP算法主要优缺点第28 页
　　· 灰色关联分析概述第28-31 页
　　　　· 灰色系统理论第28-29 页
　　　　· 灰色关联分析第29 页
　　　　· 灰色关联度的计算第29-31 页
第三章 灰色-人工神经网络组合汇流计算方法第31-40 页
　　· 多支流河流汇流过程概述第31-33 页
　　　　· 河流及河流的年内年际变化第31-32 页
　　　　· 多支流河流及多支流河流的形成第32-33 页
　　· 灰色-人工神经网络组合汇流计算方法(GACC)第33-36 页
　　　　· 灰色-人工神经网络组合汇流计算方法的步骤第33-34 页
　　　　· 运用灰色关联度法识别各支流汇流时间第34-35 页
　　　　· 运用BP网络建立多支流汇流预报模型第35-36 页
　　· 几个关键问题的说明第36-40 页
　　　　· 灰色关联度法和人工神经网络的结合方式第36-37 页
　　　　· BP网络汇流模型结构设计第37-38 页
　　　　· 主成分分析法在人工神经网络建模中的应用第38-40 页
第四章 实例研究—塔里木河三源流汇流计算第40-65 页
　　· 干旱地区内陆河的水文特征第40-43 页
　　　　· 干旱区内陆河第40-41 页
　　　　· 干旱区内陆河的水文特征第41-42 页
　　　　· 干旱区内陆河流流域水文系统第42-43 页
　　· 塔里木河及三大源流概况第43-48 页
　　　　· 塔里木河及流域概况第43-47 页
　　　　· 三条源流概况第47-48 页
　　· 研究塔里木河三源流汇流的意义第48-49 页
　　· 三源流汇流区域水文特征分析第49-54 页
　　　　· 塔里木河三源流汇流区降水、水面蒸发情况第49-50 页
　　　　· 塔里木河三大源流来水量趋势分析第50-51 页
　　　　· 塔里木河三大源流补给干流水量趋势分析第51-52 页
　　　　· 塔里木河三大源流径流量年内分配特征第52-53 页
　　　　· 塔里木河三大源流区水资源利用现状第53-54 页
　　· 运用灰色关联度法推求汇流时间第54-56 页
　　　　· 运用灰色关联度法推求流域汇流时间第54-55 页
　　　　· 汇流时间计算结果分析第55-56 页
　　· 塔里木河三源流汇流影响因素分析第56-57 页
　　· 人工神经网络模型的建立及训练过程第57-59 页
　　　　· 初步设定网络结构第57-58 页
　　　　· 根据汇流时间组合训练样本第58 页
　　　　· 网络的训练过程第58-59 页
　　· 塔里木河三源流汇流计算软件开发设计第59 页
　　· 人工神经网络模型的训练结果及结果分析第59-65 页
　　　　· 模型的训练结果第59-63 页
　　　　· 模型的训练结果分析第63-64 页
　　　　· 模型的应用分析第64-65 页
第五章 结语第65-67 页
参考文献第67-71 页
附:硕士研究生期间发表论文及研究成果第71-72 页
后记第72页

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