中长期水文统计预报方法研究及应用
| 目录 | 第1-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1．1 研究内容与目标 | 第9-11页 |
| 1．2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1．3 研究方法 | 第14-17页 |
| 第二章 中期降雨预报 | 第17-41页 |
| 2．1 概述 | 第17页 |
| 2．2 选用数学方法 | 第17-22页 |
| 2．2．1 “K-均值法” | 第17-18页 |
| 2．2．2 “判别式”法 | 第18-19页 |
| 2．2．3 两级判别方法 | 第19页 |
| 2．2．4 多级判别(费歇尔准则)方法 | 第19-22页 |
| 2．3 方法应用实例 | 第22-39页 |
| 2．3．1 流域概况和资料说明 | 第22-26页 |
| 2．3．2 预报模型 | 第26-36页 |
| 2．3．3 试报结果及精度分析 | 第36-39页 |
| 2．4 小结 | 第39-41页 |
| 第三章 长期径流预报 | 第41-79页 |
| 3．1 概述 | 第41-43页 |
| 3．1．1 对相关因子的选取 | 第41-42页 |
| 3．1．2 预报方法的选取 | 第42-43页 |
| 3．2 选用数学方法介绍 | 第43-54页 |
| 3．2．1 相关普查 | 第44页 |
| 3．2．2 多元回归 | 第44-45页 |
| 3．2．3 逐步回归 | 第45-48页 |
| 3．2．4 逐步判别分析 | 第48-49页 |
| 3．2．5 极大熵谱分析 | 第49-50页 |
| 3．2．6 自适应自回归方法 | 第50-51页 |
| 3．2．7 AR(P)模型 | 第51页 |
| 3．2．8 人王神经网络与BP算法 | 第51-54页 |
| 3．3 方法应用实例 | 第54-76页 |
| 3．3．1 资料说明 | 第54-55页 |
| 3．3．2 预报模型 | 第55-69页 |
| 3．3．3 拟合与试报结果 | 第69-75页 |
| 3．3．4 拟合与试报精度分析 | 第75-76页 |
| 3．4 小结 | 第76-79页 |
| 第四章 总结与展望 | 第79-83页 |
| 4．1 总结 | 第79-80页 |
| 4．2 展望 | 第80-83页 |
| 参考文献 | 第83-88页 |
