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基于混合模型的地下水埋深时空预测方法研究--以民勤绿洲为例

摘要第4-7页
Abstract第7-9页
1 绪论第13-28页
    1.1 研究目的和意义第13-14页
    1.2 地下水时空预测第14-16页
    1.3 研究进展第16-25页
        1.3.1 时空序列缺失数据修复研究进展第16-18页
        1.3.2 地下水埋深模拟研究进展第18-22页
        1.3.3 地下水埋深时空预测方法进展第22-23页
        1.3.4 空间插值研究进展第23-24页
        1.3.5 地下水埋深时空混合预测模型第24-25页
    1.4 研究方案及技术路线第25-27页
    1.5 本章小结第27-28页
2 研究方法第28-45页
    2.1 时空序列预测理论第28-30页
        2.1.1 时空序列基本概念第28页
        2.1.2 时空序列平稳性理论第28页
        2.1.3 平稳时空序列相关性理论第28-29页
        2.1.4 时空序列预测理论第29-30页
    2.2 人工神经网络第30-34页
        2.2.1 SOM人工神经网络第30-32页
        2.2.2 广义回归神经网络GRNN第32-34页
    2.3 最小二乘支持向量机第34-36页
    2.4 果蝇优化算法第36-38页
    2.5 欧式距离鉴别不完整序列的理论第38-40页
    2.6 交叉验证算法第40-41页
    2.7 小波分析第41-43页
        2.7.1 小波变换分析第41页
        2.7.2 连续小波变换第41-42页
        2.7.3 离散小波变换第42页
        2.7.4 小波降噪第42-43页
    2.8 时空克里金插值理论第43-44页
    2.9 本章小结第44-45页
3 研究区概况第45-52页
    3.1 研究区基本情况第45-47页
    3.2 水资源概况第47页
    3.3 本研究应用数据说明第47页
    3.4 研究区数据收集第47-49页
    3.5 数据概况分析第49-50页
    3.6 本章小结第50-52页
4 地下水埋深时空缺失数据修复第52-68页
    4.1 果蝇优化最小二乘支持向量机(SOM-FLSSVM)模型的构建第52-53页
    4.2 时空混合模型SOM-FLSSVM说明第53-55页
        4.2.1 SOM-FLSSVM模型具体建模步骤第53-55页
        4.2.2 SOM-FLSSVM模型建模示意图第55页
    4.3 民勤地下水埋深时空趋势数据修补第55-60页
        4.3.1 研究区序列的归类以及类中心序列计算第56-59页
        4.3.2 SOM-FLSSVM模型插值第59-60页
    4.4 对比模型第60-62页
    4.5 对比模型的参数寻优第62-63页
    4.6 实验结果的比较第63-66页
    4.7 模型应用第66-67页
    4.8 本章小结第67-68页
5 民勤地下水埋深时空序列时域预测第68-83页
    5.1 混合模型M-WD-GRNN介绍第69页
    5.2 M-WD-GRNN模型建立第69-71页
    5.3 研究区模型的建立第71页
    5.4 模型效果评价指标第71-72页
    5.5 模型比较第72-77页
    5.6 结果分析与讨论第77-82页
    5.7 本章小结第82-83页
6 研究区地下水埋深时空插值第83-95页
    6.1 模型构建第83页
    6.2 GRNN-STK模型第83-84页
    6.3 对比模型第84-85页
        6.3.1 普通克里金插值(OK)第85页
        6.3.2 反距离平加权法(IDW)第85页
    6.4 精度比较与结果分析第85-93页
        6.4.1 平稳性检验第85-86页
        6.4.2 实验结果第86-91页
        6.4.3 十二个月插值结果图第91-93页
    6.5 本章小结第93-95页
7 结论与讨论第95-97页
    7.1 主要创新点第95页
    7.2 不足与展望第95-97页
参考文献第97-107页
致谢第107-109页
攻读学位期间获奖及科研成果第109-110页

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