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洪水预报模型组件化及集成应用

摘要第1-4页
Abstract第4-9页
1 绪论第9-15页
   ·研究背景第9-11页
   ·研究的目的和意义第11-12页
   ·国内外研究现状第12-13页
     ·国外研究现状第12页
     ·国内研究现状第12-13页
   ·研究的内容及技术路线第13-15页
     ·研究内容第13-14页
     ·技术路线第14-15页
2 洪水预报模型选择第15-22页
   ·模型分类第15页
   ·备选模型第15-21页
     ·新安江模型第15-16页
     ·萨克拉门托模型第16页
     ·陕北模型第16-17页
     ·水箱模型第17页
     ·多输入单输出模型第17-18页
     ·P-Pa-R模型第18页
     ·P-R模型第18页
     ·经验单位线模型第18页
     ·NASH单位线模型第18页
     ·马斯京根模型第18-19页
     ·扩散波模型第19-20页
     ·水量平衡水库调洪演算模型第20-21页
   ·本章小结第21-22页
3 组件化技术第22-31页
   ·组件技术第22-26页
     ·组件的概念第23-24页
     ·组件的基本特征第24-25页
     ·组件的划分第25页
     ·组件的开发步骤第25页
     ·基于组件的软件开发第25-26页
   ·Web Service技术第26-28页
     ·Web Service体系结构第27页
     ·Web Service标准第27-28页
   ·面向服务的体系结构第28-30页
     ·SOA与Web Service的关系第29页
     ·面向服务的结构层次关系第29-30页
   ·本章小结第30-31页
4 洪水预报模型参数优选第31-43页
   ·概述第31页
   ·模型参数优选方法第31-32页
     ·参数优选第31-32页
     ·参数评定第32页
   ·优化算法简介第32-38页
     ·遗传算法第32-33页
     ·粒子群算法第33-34页
     ·单纯形算法第34-35页
     ·免疫克隆选择算法第35-38页
   ·基于优化算法的新安江模型参数优选第38-42页
     ·目标函数第38-39页
     ·实验流域第39-40页
     ·参数优选第40-42页
   ·本章小结第42-43页
5 洪水预报模型组件化第43-59页
   ·传统洪水预报模型的实现方法第43页
   ·洪水预报模型组件化方法第43-44页
   ·洪水预报模型组件的开发和部署第44-45页
     ·洪水预报模型组件开发步骤第44页
     ·Web服务的开发第44-45页
   ·洪水预报模型组件化实现第45-49页
     ·陕北模型组件化第45-47页
     ·新安江模型组件化第47-48页
     ·萨克拉门托模型组和水箱模型组件化第48页
     ·降雨径流相关模型组件化第48页
     ·多输入单输出模型组件化第48页
     ·马斯京根模型组件化第48页
     ·经验单位线模型第48-49页
     ·NASH单位线模型组件化第49页
     ·扩散波模型组件化第49页
     ·水库调洪演算模型组件化第49页
   ·洪水预报模型参数率定组件化实现第49-50页
   ·精度评定组件化第50页
   ·洪水预报模型组件化模式第50-52页
     ·多个模型共用一个或多个组件第50-52页
     ·多个组件的组合搭建第52页
   ·洪水预报模型实例测试第52-58页
     ·新安江模型第52-53页
     ·陕北模型第53-54页
     ·萨克拉门托模型第54-55页
     ·水箱模型第55页
     ·降雨径流相关模型第55-56页
     ·多输入单输出模型第56页
     ·单位线模型第56-57页
     ·扩散波模型第57页
     ·水库调洪演算模型第57-58页
     ·实例测试结果分析第58页
   ·本章小结第58-59页
6 洪水预报模型集成应用第59-69页
   ·传统洪水预报模型应用模式第59-60页
     ·传统洪水预报模型应用思路第59页
     ·存在的问题第59-60页
   ·洪水预报模型集成应用模式第60页
     ·集成应用思想第60页
     ·集成应用模式第60页
   ·洪水预报模型集成应用实例第60-68页
     ·参数率定第60-65页
     ·多模型预报结果评价第65-66页
     ·多模型预报方案制作第66-68页
   ·本章小结第68-69页
7 结论与展望第69-71页
   ·主要研究成果第69-70页
   ·展望第70-71页
致谢第71-72页
参考文献第72-75页
附录第75页

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