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水文时间序列的特性分析及预测研究--以南宁市降水量为例

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第11-16页
    1.1 选题背景及研究意义第11页
        1.1.1 选题背景第11页
        1.1.2 研究意义第11页
    1.2 国内外研究现状综述第11-14页
        1.2.1 水文时间序列特性分析的研究现状及发展趋势第11-13页
        1.2.2 水文时间序列预测研究的现状及发展趋势第13-14页
    1.3 主要研究内容及技术路线第14-16页
第二章 研究区概况第16-18页
    2.1 南宁市概况第16-17页
    2.2 研究数据第17-18页
第三章 南宁市降水量年际变化特性分析第18-37页
    3.1 趋势分析第18-25页
        3.1.1 线性趋势线法第18页
        3.1.2 距平分析法第18-19页
        3.1.3 滑动平均法第19页
        3.1.4 累积滤波器法第19页
        3.1.5 线性趋势回归检验法第19-20页
        3.1.6 Kendall秩次相关检验法第20页
        3.1.7 Spearman秩次相关检验法第20-21页
        3.1.8 R/S分析法第21页
        3.1.9 分析结果统计第21-25页
    3.2 突变识别第25-31页
        3.2.1 有序聚类分析法第25-26页
        3.2.2 滑动T检验法第26页
        3.2.3 Lee-Heghinian检验法第26-27页
        3.2.4 Pettitt检验法第27页
        3.2.5 Mann-Kendall非参数统计检验法第27-28页
        3.2.6 分析结果统计第28-31页
    3.3 周期提取第31-36页
        3.3.1 最大熵谱分析第31页
        3.3.2 小波分析第31-32页
        3.3.3 结合经验模态分解的希尔伯特-黄变换第32-33页
        3.3.4 分析结果统计第33-36页
    3.4 本章小结第36-37页
第四章 南宁市降水量年内变化特性分析第37-45页
    4.1 降水年内分配比列第37页
    4.2 降水年内变化幅度第37-38页
    4.3 降水年内不均匀系数第38-39页
    4.4 降水集中度和集中期第39-41页
    4.5 基尼系数第41-43页
    4.6 洛伦兹不对称系数第43-44页
    4.7 本章小结第44-45页
第五章 南宁市年降水量的传统预测方法研究第45-60页
    5.1 灰色预测模型第45-49页
        5.1.1 灰色系统理论第45页
        5.1.2 GM(1,1)模型第45-46页
        5.1.3 模型精度检验第46-47页
        5.1.4 GM(1,1)模型的应用第47-48页
        5.1.5 GM(1,1)模型的改进第48-49页
    5.2 结合模糊集理论的加权马尔科夫链预测模型第49-56页
        5.2.1 马尔科夫过程第49-50页
        5.2.2 马尔科夫链第50页
        5.2.3 模糊集理论中的级别特征值第50页
        5.2.4 加权马尔科夫链的建模步骤第50-51页
        5.2.5 结合模糊集理论的加权马尔科夫链的应用第51-56页
    5.3 集对分析第56-59页
        5.3.1 集对分析方法第56页
        5.3.2 秩次集对分析方法第56-58页
        5.3.3 RSPA模型的应用第58-59页
    5.4 本章小结第59-60页
第六章 南宁市年降水量的新兴预测方法研究第60-71页
    6.1 最小二乘支持向量机模型第60-65页
        6.1.1 支持向量机第60页
        6.1.2 最小二乘支持向量机第60-62页
        6.1.3 LS-SVM模型的应用第62-65页
    6.2 BP神经网络预测模型第65-70页
        6.2.1 人工神经网络第65页
        6.2.2 BP神经网络第65-66页
        6.2.3 BP神经网络的不足第66-67页
        6.2.4 BP神经网络的建立第67页
        6.2.5 BP神经网络的应用第67-70页
    6.3 本章小结第70-71页
第七章 总结和展望第71-74页
    7.1 总结第71-72页
    7.2 展望第72-74页
参考文献第74-81页
致谢第81-82页
攻读硕士学位期间发表论文情况第82页

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