城市雨洪模型参数敏感性分析与率定
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1 城市雨洪模型研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 参数敏感性研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.3 参数率定研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第16-18页 |
| 第二章 模型参数敏感性分析及率定方法 | 第18-37页 |
| 2.1 SWMM模型基本原理与结构 | 第18-24页 |
| 2.1.1 SWMM介绍 | 第18页 |
| 2.1.2 SWMM物理对象 | 第18-20页 |
| 2.1.3 SWMM流量演算 | 第20-22页 |
| 2.1.4 SWMM输入参数 | 第22-24页 |
| 2.2 模型参数敏感性分析方法 | 第24-31页 |
| 2.2.1 敏感性分析概述 | 第24-26页 |
| 2.2.2 参数抽样方法 | 第26-28页 |
| 2.2.3 偏相关分析 | 第28-29页 |
| 2.2.4 互信息 | 第29-31页 |
| 2.3 模型参数率定方法 | 第31-37页 |
| 2.3.1 参数率定概述 | 第31-32页 |
| 2.3.2 人工神经网络 | 第32-37页 |
| 第三章 基于GIS构建SWMM城市雨洪模型 | 第37-55页 |
| 3.1 模型构建概述 | 第37-39页 |
| 3.1.1 研究区域概况 | 第37-38页 |
| 3.1.2 模型构建路线 | 第38-39页 |
| 3.2 水文分析 | 第39-43页 |
| 3.2.1 GIS概述 | 第39-40页 |
| 3.2.2 Arc Hydro Tools简介 | 第40-41页 |
| 3.2.3 划分研究区域 | 第41-43页 |
| 3.3 数据提取 | 第43-50页 |
| 3.3.1 子汇水区数据提取 | 第43-46页 |
| 3.3.2 节点数据提取 | 第46-48页 |
| 3.3.3 管道数据提取 | 第48-50页 |
| 3.4 双排水系统雨洪模型的构建 | 第50-55页 |
| 3.4.1 inp.PINS软件介绍 | 第50-52页 |
| 3.4.2 模型的构建过程 | 第52-55页 |
| 第四章 基于互信息的模型参数敏感性分析 | 第55-70页 |
| 4.1 引言 | 第55页 |
| 4.2 拉丁超立方抽样 | 第55-56页 |
| 4.3 模型输入输出文件的建立 | 第56-58页 |
| 4.4 模型结果统计 | 第58-59页 |
| 4.5 互信息的matlab实现 | 第59-61页 |
| 4.6 敏感性结果分析 | 第61-70页 |
| 4.6.1 互信息结果分析 | 第61-65页 |
| 4.6.2 偏相关结果分析 | 第65-68页 |
| 4.6.3 两种分析结果对比 | 第68-70页 |
| 第五章 基于人工神经网络的模型参数率定 | 第70-84页 |
| 5.1 引言 | 第70页 |
| 5.2 人工神经网络自动率定 | 第70-75页 |
| 5.2.1 人工神经网络的选择 | 第70-71页 |
| 5.2.2 人工神经网络的训练 | 第71-73页 |
| 5.2.3 人工神经网络的验证 | 第73-75页 |
| 5.3 试错法人工率定 | 第75-78页 |
| 5.4 结果与分析 | 第78-83页 |
| 5.4.1 道路响应分析 | 第78-80页 |
| 5.4.2 管道响应分析 | 第80-83页 |
| 5.5 本章小结 | 第83-84页 |
| 第六章 结论与展望 | 第84-86页 |
| 6.1 结论 | 第84-85页 |
| 6.2 论文创新点 | 第85页 |
| 6.3 展望 | 第85-86页 |
| 参考文献 | 第86-91页 |
| 致谢 | 第91-92页 |
| 攻读学位期间参与科研项目与发表论文 | 第92-93页 |
| 学位论文评阅及答辩情况 | 第93页 |
