| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·选题背景和目的 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状与发展趋势 | 第11-14页 |
| ·希尔伯特-黄变换法的研究动态 | 第11-12页 |
| ·人工神经网络的发展动态 | 第12-14页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第14页 |
| ·本文实现的技术路线 | 第14-16页 |
| 第二章 黄河上游地区概况 | 第16-20页 |
| ·黄河流域概况 | 第16-18页 |
| ·黄河流域自然地理概况 | 第16-17页 |
| ·黄河上游流域概况 | 第17页 |
| ·水文特征 | 第17页 |
| ·气候特征 | 第17-18页 |
| ·数据资料的获取 | 第18-20页 |
| 第三章 基于希尔伯特-黄变换法的黄河上游径流的变化分析 | 第20-40页 |
| ·经验模态分解方法(Empirical Mode Decomposition,EMD) | 第20-21页 |
| ·Hilbert变换和Hilbert谱 | 第21-22页 |
| ·EMD的端点处理 | 第22-32页 |
| ·端点处理的研究意义 | 第22页 |
| ·端点处理的研究现状 | 第22页 |
| ·端点处理的常用方法介绍 | 第22-25页 |
| ·实例分析 | 第25-32页 |
| ·不同时间尺度的径流规律分析 | 第32-37页 |
| ·贵德站径流变化规律的分析 | 第32-34页 |
| ·小川站径流变化规律的分析 | 第34-35页 |
| ·兰州站径流变化规律的分析 | 第35-37页 |
| ·小结 | 第37-40页 |
| 第四章 人工神经网络理论 | 第40-50页 |
| ·人工神经网络的由来 | 第40页 |
| ·人工神经网络的概念 | 第40-41页 |
| ·人工神经网络的发展综述 | 第41-42页 |
| ·人工神经网络的理论基础 | 第42-44页 |
| ·神经元模型 | 第42-43页 |
| ·激活转移函数 | 第43页 |
| ·人工神经网络的特点 | 第43-44页 |
| ·人工神经网络的学习 | 第44页 |
| ·BP(Back Propagation)网络 | 第44-47页 |
| ·BP算法的基本思想 | 第44-45页 |
| ·BP算法的步骤 | 第45-46页 |
| ·BP网络的特点 | 第46-47页 |
| ·RBF(radial basis function)网络 | 第47-50页 |
| ·RBF的基本结构 | 第47页 |
| ·RBF网络的学习算法 | 第47-48页 |
| ·RBF网络的训练 | 第48-50页 |
| 第五章 预测模型的应用 | 第50-76页 |
| ·资料的选取 | 第50页 |
| ·BP神经网络的应用 | 第50-63页 |
| ·贵德站的BP神经网络模型的应用 | 第50-54页 |
| ·小川站的BP神经网络模型的应用 | 第54-58页 |
| ·兰州站的BP神经网络模型的应用 | 第58-63页 |
| ·RBF神经网络的应用 | 第63-73页 |
| ·贵德站的RBF神经网络模型的应用 | 第63-66页 |
| ·小川站的RBF神经网络模型的应用 | 第66-70页 |
| ·兰州站的RBF神经网络模型的应用 | 第70-73页 |
| ·BP网络和RBF网络的比较 | 第73-76页 |
| 第六章 结论与展望 | 第76-78页 |
| ·结论 | 第76页 |
| ·展望 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-84页 |
| 致谢 | 第84-86页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及参加的主要科研项目 | 第86页 |
| 一、学术论文 | 第86页 |
| 二、攻读硕士期间参加的科研项目 | 第86页 |
