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 |