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基于人工神经网络技术的喀斯特流域枯水径流研究

中文摘要第1-6页
英文摘要第6-7页
0 前言第7-15页
   ·问题的提出第7-9页
   ·国内外研究现状第9-15页
1 数据来源及其处理第15-33页
   ·研究区域概况第15-16页
   ·数据资料的获取第16-19页
     ·流域枯水特征资料的获取第16页
     ·流域特征资料的获取第16-19页
   ·流域各枯水影响因子与枯水特征分析第19-33页
     ·喀斯特流域枯水径流特征分析第19-20页
     ·枯期降水与枯水径流的关系第20-21页
     ·流域下垫面因子与枯水径流的关系第21-29页
     ·因子分析及其主成分的提取第29-31页
     ·各影响因子及其主成分与枯水径流特征值的相关分析第31-33页
2 基于主成分的SOM网络的流域分类第33-40页
   ·SOM网络简介第33-38页
   ·SOM网络分类模型的建立与训练第38页
   ·结果与分析第38-40页
3 各类流域的枯水影响因子及其主成分与枯水特征值分析第40-47页
   ·第一类流域的枯水影响因子及其主成分与枯水特征的相关分析第40-43页
   ·第二类流域的枯水影响因子及其主成分与枯水特征的相关分析第43-45页
   ·第三类流域的枯水影响因子及其主成分与枯水特征的相关分析第45-47页
4 基于流域影响因子的枯水预测BP模型研究第47-62页
   ·流域基于影响因子的枯水径流预测的数学模型简述第47-48页
   ·BP网络及其算法原理第48-50页
   ·枯水特征预测的BP模型及其仿真检验第50-62页
     ·分类以前流域基于16个因子的枯水特征预测BP模型及其仿真检验第51-54页
     ·分类以前流域基于4个主成分的枯水特征预测BP模型及其仿真检验第54-56页
     ·第一类流域基于4个主成分的枯水特征预测BP模型及其仿真检验第56-58页
     ·第二类流域基于4个主成分的枯水特征预测BP模型及其仿真检验第58-60页
     ·第三类流域基于4个主成分的枯水特征预测BP模型及其仿真检验第60-62页
5 结语第62-63页
参考文献第63-68页
致谢第68页

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