河流水质模拟预测的常用方法研究与新方法探索--以淮河安徽段为例
| 前言 | 第1-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-25页 |
| ·水质模拟预测的重要意义 | 第14-15页 |
| ·机理性水质模型研究综述 | 第15-19页 |
| ·水质模型研究的发展阶段 | 第15-16页 |
| ·河流水质模型 | 第16-19页 |
| ·非机理性水质模拟预测概述 | 第19-21页 |
| ·马尔可夫法 | 第20页 |
| ·灰色模型法 | 第20页 |
| ·时间序列法 | 第20-21页 |
| ·人工神经网络法 | 第21页 |
| ·其他方法 | 第21页 |
| ·水质模拟预测的发展前景 | 第21-22页 |
| ·研究区域概况 | 第22-23页 |
| ·本文的工作 | 第23-25页 |
| ·研究内容 | 第24页 |
| ·研究方法 | 第24页 |
| ·本文的特色 | 第24-25页 |
| 第二章 非机理性河流水质模拟预测常用方法 | 第25-45页 |
| ·马尔可夫法 | 第25-31页 |
| ·马尔可夫法基本概念 | 第25-26页 |
| ·马尔可夫水质预测模型 | 第26-31页 |
| ·时间序列分析法 | 第31-39页 |
| ·时间序列概述 | 第31-32页 |
| ·时间序列模型 | 第32-34页 |
| ·自回归水质模型的建立 | 第34-35页 |
| ·应用实例 | 第35-39页 |
| ·小结 | 第39页 |
| ·灰色模型法 | 第39-44页 |
| ·灰色模型法概述 | 第39-40页 |
| ·灰色模型法 | 第40-43页 |
| ·应用实例 | 第43-44页 |
| ·小结 | 第44-45页 |
| 第三章 人工神经网络在河流水质模拟预测中的应用 | 第45-57页 |
| ·人工神经网络概述 | 第45-47页 |
| ·人工神经网络生物学基础 | 第45-46页 |
| ·人工神经网络的特点 | 第46-47页 |
| ·人工神经网络的应用 | 第47页 |
| ·人工神经网络基本原理 | 第47-51页 |
| ·几个基本概念 | 第47-48页 |
| ·反向传播(BP)人工神经网络 | 第48-51页 |
| ·实例研究 | 第51-56页 |
| ·凤台渡口断面 | 第52-53页 |
| ·其他断面 | 第53-56页 |
| ·讨论 | 第56页 |
| ·小结 | 第56-57页 |
| 第四章 混沌预测法在水质模拟预测中的应用 | 第57-71页 |
| ·引言 | 第57页 |
| ·混沌理论概述 | 第57-60页 |
| ·混沌的概念 | 第57-58页 |
| ·有关混沌的例子 | 第58-59页 |
| ·混沌吸引子及其特征量 | 第59-60页 |
| ·全域混沌预测及其降维改进法在水质模拟中的应用 | 第60-66页 |
| ·全域混沌预测思想及其降维改进 | 第60-65页 |
| ·应用实例 | 第65页 |
| ·讨论 | 第65-66页 |
| ·传统混沌预测法在水质模拟预测中的应用 | 第66-70页 |
| ·溶解氧序列的混沌特性分析 | 第66-69页 |
| ·两种混沌预测方法对溶解氧的预测 | 第69-70页 |
| ·讨论 | 第70页 |
| ·小结 | 第70-71页 |
| 第五章 分形理论在水质模拟预测中的应用 | 第71-80页 |
| ·引言 | 第71页 |
| ·分形理论概述 | 第71-73页 |
| ·分形的概念 | 第71-72页 |
| ·分形的性质 | 第72页 |
| ·分维数 | 第72-73页 |
| ·分段变维分形方法 | 第73-76页 |
| ·分段变维分形法 | 第73页 |
| ·分段变维分形法的改进 | 第73-74页 |
| ·应用实例 | 第74-76页 |
| ·分形插值 | 第76-79页 |
| ·分形插值函数 | 第76-77页 |
| ·Hurst系数 | 第77-78页 |
| ·实例研究 | 第78-79页 |
| ·小结 | 第79-80页 |
| 第六章 结论与展望 | 第80-82页 |
| ·主要结论 | 第80-81页 |
| ·展望 | 第81-82页 |
| 参考文献 | 第82-91页 |
