考虑样本条件的水文信息熵研究



考虑样本条件的水文信息熵研究

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考虑样本条件的水文信息熵研究

论文目录
摘要	第1-7页
Abstract	第7-13页
第一章绪论	第13-25页
1.1 研究背景及意义	第13-14页
1.2 国内外研究进展	第14-21页
1.2.1 水文信息熵的描述性统计研究	第14-17页
1.2.2 水文信息熵的推断性统计研究	第17-21页
1.3 论文研究思路	第21-25页
1.3.1 研究内容	第21-22页
1.3.2 技术路线	第22-25页
第二章信息熵及Copula函数理论	第25-31页
2.1 信息熵理论	第25-27页
2.1.1 信息熵定义及性质	第25-26页
2.1.2 极大熵原理及推导	第26-27页
2.2 Copula函数	第27-31页
2.2.1 Copula函数定义及性质	第28页
2.2.2 常用Copula函数	第28-29页
2.2.3 Copula函数参数估计	第29-31页
第三章小样本下水文信息熵估计方法之比较	第31-43页
3.1 水文信息熵计算	第31-35页
3.1.1 信息熵两类计算路线	第31-32页
3.1.2 信息熵估计方法	第32-35页
3.2 CS、JSS与ML方法之比较	第35-42页
3.2.1 模拟试验	第36-42页
3.2.2 结果比较	第42页
3.3 本章小结	第42-43页
第四章基于小样本信息熵的水文不确定分析	第43-55页
4.1 多尺度滑动信息熵分析(MM-EHA)	第43-44页
4.2 研究区域	第44-45页
4.3 统计特征	第45-47页
4.4 MM-EHA分析	第47-51页
4.4.1 长江宜昌/汉口站径流分析	第47-49页
4.4.2 黄河花园口/利津站径流分析	第49-51页
4.5 信息熵相关性分析	第51-54页
4.6 本章小结	第54-55页
第五章最优矩约束极大熵水文单变量分布推断研究	第55-68页
5.1 对POME最优矩的讨论	第55-58页
5.1.1 极大熵原理中的矩约束条件	第55-57页
5.1.2 样本矩的收敛性	第57-58页
5.2 最优矩下的极大熵模型(OM-POME)	第58-61页
5.2.1 理论-经验分析(TEA)	第58-60页
5.2.2 最优矩下的极大熵建模框架	第60-61页
5.3 基于OM-POME的单变量随机模拟	第61-67页
5.3.1 OM-POME分布推断	第62-65页
5.3.2 随机模拟	第65-67页
5.4 本章小结	第67-68页
第六章耦合最优矩极大熵-Copula函数的水文多变量分析	第68-85页
6.1 OMME-C多变量建模	第68-71页
6.1.1 边缘分布推求	第68-69页
6.1.2 Copula函数优选	第69-70页
6.1.3 OMME-C建模步骤	第70-71页
6.2 基于OMME-C的多变量相关性分析	第71-84页
6.2.1 研究数据	第72页
6.2.2 OM-POME边缘分布推求	第72-77页
6.2.3 Copula函数优选	第77-83页
6.2.4 相关性分析	第83-84页
6.3 本章小结	第84-85页
第七章结论与展望	第85-88页
7.1 论文结论	第85-86页
7.2 主要创新点	第86页
7.3 展望	第86-88页
参考文献	第88-100页
致谢	第100-101页
附:博士期间的研究成果及参与的科研活动	第101-104页

本篇论文共104页，点击这进入下载页面。

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