基于BAM神经网络河床断面模式识别的中小桥水害预测
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-27页 |
| ·桥涵水害的研究意义 | 第7-9页 |
| ·桥涵水害形成的原因 | 第9-10页 |
| ·我国桥涵水文的发展状况 | 第10-11页 |
| ·现行中小桥水害预测方法 | 第11-25页 |
| ·流量的计算方法 | 第12-20页 |
| ·由流量计算水位 | 第20-25页 |
| ·现行中小桥水害预测方法存在的问题 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第二章 基于河床断面模式识别的中小桥水害预测方法 | 第27-41页 |
| ·本文水害预测方法的原理 | 第27页 |
| ·河床典型断面的选取 | 第27-32页 |
| ·河床典型断面的分类 | 第27-29页 |
| ·河床典型断面的选取原则 | 第29页 |
| ·河床典型断面的计算 | 第29-32页 |
| ·中小桥雨量—水位预测模型的建立 | 第32-40页 |
| ·中小桥雨量—水位函数关系式的推导 | 第32-33页 |
| ·分类建立中小桥雨量—水位预测模型 | 第33-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第三章 BAM神经网络河床断面模式识别 | 第41-63页 |
| ·人工神经网络 | 第41-46页 |
| ·人工神经网络的概念 | 第41-42页 |
| ·人工神经网络的特征 | 第42-43页 |
| ·人工神经网络的分类 | 第43-44页 |
| ·人工神经网络联想记忆的原理 | 第44-46页 |
| ·BAM神经网络 | 第46-50页 |
| ·BAM网络的拓扑结构 | 第46页 |
| ·BAM网络的工作原理 | 第46-47页 |
| ·BAM网络的学习规则 | 第47-49页 |
| ·BAM网络的稳定性 | 第49页 |
| ·BAM网络的应用 | 第49-50页 |
| ·BAM神经网络在河床断面模式识别中的应用 | 第50-53页 |
| ·河床断面图形的预处理 | 第50-51页 |
| ·网络参数向量的获取 | 第51-52页 |
| ·网络的学习 | 第52-53页 |
| ·联想断面的输出 | 第53页 |
| ·BAM神经网络河床断面模式识别程序 | 第53-56页 |
| ·程序的功能 | 第53-54页 |
| ·程序的编制 | 第54-55页 |
| ·程序操作步骤及注意事项 | 第55-56页 |
| ·程序分析 | 第56页 |
| ·BAM神经网络河床断面模式识别算例 | 第56-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第四章 本文水害预测方法的应用 | 第63-77页 |
| ·雨量—水位数据的搜集 | 第63-65页 |
| ·降雨量 | 第63-64页 |
| ·桥梁历史水位值 | 第64-65页 |
| ·工程实例 | 第65-74页 |
| ·水位标高计算 | 第66-70页 |
| ·河床冲刷检算 | 第70-74页 |
| ·本文水害预测方法与传统方法的比较 | 第74-76页 |
| ·本章小结 | 第76-77页 |
| 第五章 结论与展望 | 第77-79页 |
| ·结论 | 第77-78页 |
| ·本文方法总结 | 第77页 |
| ·本文的创新点 | 第77-78页 |
| ·展望 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
| 附录 BAM神经网络河床断面模式识别程序代码 | 第83-116页 |
| 致谢 | 第116-117页 |
| 攻读硕士学位期间论文发表及参与科研情况 | 第117页 |
