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基于神经—模糊理论的冰情预报研究

摘要第1-8页
ABSTRACT第8-10页
目录第10-13页
第一章 绪论第13-29页
   ·研究目的和意义第13-15页
   ·研究现状及存在的问题第15-26页
     ·水科学中水文预报的研究现状第15-21页
       ·成因分析法第15-16页
       ·数理统计法第16-17页
       ·灰色系统理论第17-18页
       ·神经-模糊理论第18-21页
     ·河冰研究现状第21-25页
     ·冰情预报研究中存在的问题和解决方法第25-26页
   ·研究目标和主要内容第26-29页
     ·研究目标第26-27页
     ·主要内容第27-29页
第二章 冰情预报的人工神经网络模型第29-70页
   ·BP神经网络的原理第29页
   ·BP神经网络模型第29-37页
     ·前馈网络第29-32页
     ·经典的BP网络第32-37页
   ·BP神经网络的改进:Levenberg-Marquart算法第37-38页
   ·BP神经网络应用在水文预报中的关键问题第38-40页
   ·基于人工神经网络的黄河宁蒙河段冰情预报研究第40-68页
     ·冰情预报模型第44-52页
       ·流凌、封河、开河日期预报的神经网络数学模型第48-49页
       ·首封日期和首封地点的神经网络模型第49-50页
       ·水温预报的神经网络数学模型第50页
       ·流量和水位预报的神经网络模型第50-51页
       ·开河期最高水位和最大流量预报的神经网络模型第51页
       ·冰塞和冰坝预报的神经网络模型第51-52页
     ·流凌、封河、开河日期的预报第52-60页
       ·石嘴山水文站流凌日期的预报第54-56页
       ·石嘴山水文站封河日期的预报第56-58页
       ·石嘴山水文站开河日期的预报第58-60页
     ·预报结果的评定第60-61页
     ·神经网络预报结果同传统模型预报结果的比较第61-68页
       ·多元回归模型第62-63页
       ·灰色系统理论GM(0,N)第63-64页
       ·三种模型预报结果的比较第64-68页
   ·基于人工神经网络模型的冰情预报结论第68-69页
   ·本章小结第69-70页
第三章 中国传统历法在现代水文预报中的应用第70-96页
   ·中国传统二十四节气第70-74页
     ·阳历、阴历和中国传统农历第70-71页
     ·农历中的二十四节气第71-74页
   ·中国传统历法与水文学关系第74-75页
   ·二十四节气在南水北调中线冰情预报第75-94页
     ·南水北调中线冬季气候气温研究第76-85页
       ·气温分析第77-80页
       ·气候分析第80-81页
       ·气温稳定转负日期分析第81-83页
       ·气温稳定转正日期分析第83-85页
     ·基于神经网络理论冰情预报模型第85页
     ·预报目标的相关性第85-88页
     ·预报结果分析第88-94页
     ·农历坐标系和公历坐标系下预报结果的比较第94页
   ·本章小结第94-96页
第四章 基于自适应神经模糊推理系统的冰情预报研究第96-120页
   ·自适应神经模糊推理系统设计第96-100页
   ·ANFIS系统中的隶属函数第100-101页
   ·冰情预报中的几个重要评定指标第101-102页
   ·ANFIS预报黄河冰期水温第102-118页
     ·预报因子的分析第104-106页
     ·隶属函数和预见期的选择第106页
     ·石嘴山水文站水温预报第106-109页
     ·预报结果的评定第109-110页
     ·ANFIS模型和ANN模型预报结果的对比第110-118页
   ·基于自适应神经模糊推理系统的冰情预报研究在总结第118-119页
   ·本章小结第119-120页
第五章 总结和展望第120-126页
   ·总结第120-123页
   ·研究的创新点第123-124页
   ·前景展望和不足第124-126页
参考文献第126-142页
攻读博士期间发表的论文、著作和科研报告第142-145页
攻博博士期间参加的与该论文有关的科研项目第145-146页
攻读博士期间获得的奖励第146-147页
致谢第147-149页

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