摘要 | 第4-6页 |
ABSTRACT | 第6-7页 |
第1章 绪论 | 第11-23页 |
1.1 研究的背景和意义 | 第11-12页 |
1.1.1 研究背景 | 第11页 |
1.1.2 研究意义 | 第11-12页 |
1.2 国内外研究动向及进展 | 第12-18页 |
1.2.1 径流变化规律研究现状 | 第12-14页 |
1.2.2 径流预报方法研究现状 | 第14-18页 |
1.3 相关研究存在的问题及发展前景 | 第18-19页 |
1.3.1 存在的问题 | 第18页 |
1.3.2 发展前景 | 第18-19页 |
1.4 本论文主要研究工作 | 第19-23页 |
1.4.1 主要研究内容 | 第19-20页 |
1.4.2 本文结构 | 第20-21页 |
1.4.3 研究的技术路线 | 第21-23页 |
第2章 黄河流域概况及基本资料 | 第23-27页 |
2.1 黄河流域概况 | 第23-24页 |
2.1.1 自然地理 | 第23页 |
2.1.2 气象特征 | 第23-24页 |
2.1.3 水少沙多 | 第24页 |
2.2 资料审查 | 第24-26页 |
2.2.1 资料可靠性审查 | 第24-25页 |
2.2.2 资料一致性审查 | 第25-26页 |
2.2.3 资料代表性审查 | 第26页 |
2.3 本章小结 | 第26-27页 |
第3章 黄河径流统计特征分析 | 第27-49页 |
3.1 年径流基本统计特征 | 第28-30页 |
3.2 径流的年内分配特征 | 第30-43页 |
3.2.1 年内分配百分比 | 第30-37页 |
3.2.2 年内分配的不均匀性 | 第37-40页 |
3.2.3 年内分配的集中程度 | 第40-42页 |
3.2.4 年内分配的变化幅度 | 第42-43页 |
3.3 径流的年际变化特征 | 第43-48页 |
3.3.1 径流年际变化的总体特征 | 第43-46页 |
3.3.2 径流年际变化的距平分析 | 第46-48页 |
3.4 本章小结 | 第48-49页 |
第4章 黄河径流变化特征分析 | 第49-67页 |
4.1 趋势分析 | 第49-53页 |
4.1.1 Spearman秩相关检验法 | 第50-51页 |
4.1.2 实例应用 | 第51页 |
4.1.3 Mann-kendall秩相关检验法 | 第51-52页 |
4.1.4 实例应用 | 第52-53页 |
4.2 周期分析 | 第53-62页 |
4.2.1 小波分析法 | 第53-55页 |
4.2.2 实例应用 | 第55-60页 |
4.2.3 小波分析检验 | 第60-62页 |
4.3 突变分析 | 第62-65页 |
4.3.1 Mann-kendall突变检测法 | 第62-63页 |
4.3.2 实例应用 | 第63-64页 |
4.3.3 滑动T检验法 | 第64-65页 |
4.3.4 实例应用 | 第65页 |
4.4 本章小结 | 第65-67页 |
第5章 基于小波分析-人工神经网络的年月径流预报模型研究 | 第67-85页 |
5.1 理论介绍 | 第67-68页 |
5.1.1 WANN模型理论 | 第67页 |
5.1.2 WANN模型建立步骤 | 第67-68页 |
5.2 黄河径流预测 | 第68-82页 |
5.2.1 花园口站径流预测 | 第69-73页 |
5.2.2 三门峡站径流预测 | 第73-78页 |
5.2.3 兰州站径流预测 | 第78-82页 |
5.3 结果对比 | 第82页 |
5.4 本章小结 | 第82-85页 |
第6章 基于Volterra自适应滤波器的年月径流预报模型研究 | 第85-101页 |
6.1 Volterra自适应滤波器预测原理 | 第85-88页 |
6.1.1 时间序列的相空间重构 | 第85-86页 |
6.1.2 C-C法选择重构空间参数 | 第86页 |
6.1.3 基于Volterra滤波器自适应预测模型建立 | 第86-88页 |
6.2 黄河径流预测 | 第88-98页 |
6.2.1 花园口站径流预测 | 第88-91页 |
6.2.2 三门峡站径流预测 | 第91-95页 |
6.2.3 兰州站径流预测 | 第95-98页 |
6.3 结果对比 | 第98页 |
6.4 本章小结 | 第98-101页 |
第7章 结论与展望 | 第101-105页 |
7.1 主要研究成果 | 第101-102页 |
7.2 展望 | 第102-105页 |
攻读学位期间发表的论文及参加的科研项目 | 第105-107页 |
致谢 | 第107-109页 |
参考文献 | 第109-115页 |