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地下水数值模拟模型的替代模型研究

摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第1章 绪论第10-17页
   ·研究的目的和意义第10-11页
     ·所依赖的现有研究项目第10页
     ·目的和意义第10-11页
   ·国内外研究现状及最新进展第11-15页
     ·地下水数值模拟的研究进展第11-12页
     ·嵌入法和响应矩阵法研究进展第12-13页
     ·替代模型的研究现状第13-15页
   ·主要研究内容、方法及技术路线第15-17页
     ·主要研究内容第15页
     ·研究方法第15-16页
     ·技术路线第16-17页
第2章 研究区概况第17-23页
   ·地理位置及交通第17页
   ·自然概况第17-23页
     ·气象第17-18页
     ·水文第18页
     ·地形地貌第18-19页
     ·水文地质条件第19-23页
第3章 地下水流数值模拟模型第23-30页
   ·水文地质概念模型第23页
   ·地下水流数值模拟模型第23-24页
     ·数学模型第23-24页
     ·模型离散化处理第24页
   ·模型的识别第24-28页
     ·模型识别时段的选取第25页
     ·水文地质参数分区第25-26页
     ·源汇项的处理第26页
     ·模型识别结果第26-28页
   ·模型的检验第28-30页
     ·检验时段的选取第28页
     ·源汇项的处理第28页
     ·模型检验结果第28-30页
第4章 抽样方法第30-41页
   ·蒙特卡罗抽样第30-33页
     ·蒙特卡罗抽样的基本思想第30-31页
     ·蒙特卡罗抽样过程第31-32页
     ·蒙特卡罗抽样结果第32-33页
   ·拉丁超立方抽样第33-39页
     ·拉丁超立方抽样的基本思想第33-34页
     ·拉丁超立方抽样过程第34-36页
     ·拉丁超立方抽样结果第36-39页
   ·抽样结果对比分析第39-41页
第5章 替代模型研究第41-62页
   ·双响应面模型第41-51页
     ·双响应面方法第41-42页
     ·双响应面模型的替代理论第42-44页
     ·双响应面模型的建立第44-49页
     ·双响应面模型替代有效性验证第49-51页
   ·RBF神经网络模型第51-60页
     ·RBF神经网络基本原理第51-53页
     ·RBF神经网络的基本学习算法第53-55页
     ·RBF神经网络与BP神经网络比较第55-56页
     ·RBF神经网络模型的建立第56-60页
     ·RBF神经网络模型替代有效性验证第60页
   ·替代模型比较第60-62页
第6章 结论与建议第62-64页
   ·结论第62-63页
   ·建议第63-64页
参考文献第64-70页
个人简介及硕士期间取得的科研成果第70-71页
致谢第71页

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