| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 研究意义及目标 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究进展 | 第12-15页 |
| 1.2.1 国外研究进展 | 第12-13页 |
| 1.2.2 国内研究进展 | 第13-14页 |
| 1.2.3 万家寨水库上游河段冰情研究进展 | 第14-15页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4 技术路线 | 第16-17页 |
| 2 研究区域概况 | 第17-22页 |
| 2.1 自然地理概况 | 第17-18页 |
| 2.2 气象、水文概况 | 第18-20页 |
| 2.2.1 气象概况 | 第18-19页 |
| 2.2.2 水文概况 | 第19-20页 |
| 2.3 河道地形概况 | 第20-21页 |
| 2.4 冬季冰情概况 | 第21-22页 |
| 3 万家寨水库上游坝址至头道拐河段冰封期野外原型观测 | 第22-32页 |
| 3.1 水库至头道拐河段河道基本情况概述 | 第22-23页 |
| 3.2 研究河段2015～2016年度冰期野外原型观测 | 第23-30页 |
| 3.2.1 冰期野外原型观测主要内容 | 第23-24页 |
| 3.2.2 2015 ～2016年度研究河段冰情概况 | 第24-27页 |
| 3.2.3 2015 ～2016年度研究河段气象条件概况 | 第27-29页 |
| 3.2.4 2015 ～2016年度研究河段水文条件概况 | 第29-30页 |
| 3.3 研究河段2014～2015年度冰期冰情简述 | 第30-31页 |
| 3.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 4 基于HEC-RAS的万家寨水库上游河段水动力模拟及时空分布特性分析 | 第32-46页 |
| 4.1 概述 | 第32页 |
| 4.2 HEC-RAS软件简介及基本原理 | 第32-33页 |
| 4.3 万家寨水库上游坝址至头道拐河段水动力模拟计算 | 第33-37页 |
| 4.3.1 数据选取 | 第33-35页 |
| 4.3.2 一维水动力模型的构建与计算 | 第35-37页 |
| 4.4 模拟计算结果验证及分析 | 第37-45页 |
| 4.4.1 模拟计算结果验证 | 第37-39页 |
| 4.4.2 流量、水位模拟结果分析 | 第39-41页 |
| 4.4.3 水深模拟结果分析 | 第41-43页 |
| 4.4.4 流速模拟结果分析 | 第43-45页 |
| 4.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 5 基于卡尔曼滤波方法的河道糙率优化研究 | 第46-56页 |
| 5.1 概述 | 第46-47页 |
| 5.2 卡尔曼滤波简介 | 第47-48页 |
| 5.3 卡尔曼滤波的基本原理 | 第48-51页 |
| 5.3.1 基本思想 | 第48页 |
| 5.3.2 线性离散型卡尔曼滤波的基本公式与方程 | 第48-50页 |
| 5.3.3 连续系统模型的卡尔曼滤波基本公式与方程 | 第50-51页 |
| 5.4 基于卡尔曼滤波的研究河段糙率优化模型构建 | 第51-55页 |
| 5.4.1 模型建立过程 | 第51页 |
| 5.4.2 模型计算 | 第51页 |
| 5.4.3 优化结果分析 | 第51-53页 |
| 5.4.4 卡尔曼滤波糙率优化模型检验 | 第53-55页 |
| 5.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 6 基于BP神经网络的糙率反演及水动力模拟误差分析 | 第56-70页 |
| 6.1 概述 | 第56-57页 |
| 6.2 BP神经网络简介及基本原理 | 第57-59页 |
| 6.3 基于BP神经网络的研究河段糙率反演模型构建 | 第59-67页 |
| 6.3.1 模型建立过程 | 第59-60页 |
| 6.3.2 BP神经网络模型参数 | 第60页 |
| 6.3.3 反演结果分析 | 第60-65页 |
| 6.3.4 BP神经网络糙率反演模型检验 | 第65-67页 |
| 6.4 水动力数值模拟误差分析 | 第67-69页 |
| 6.5 本章小结 | 第69-70页 |
| 7 结论与展望 | 第70-72页 |
| 7.1 结论 | 第70-71页 |
| 7.2 展望 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 作者简介 | 第77页 |
