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基于贝叶斯网络的洪水灾害风险评估与建模研究

摘要第5-9页
ABSTRACT第9-13页
第一章 绪论第20-42页
    1.1 洪水及其影响力第20-25页
        1.1.1 洪水的定义以及诱发因素第20-22页
        1.1.2 洪水的影响力第22-25页
    1.2 洪水灾害风险研究进展第25-37页
        1.2.1 风险相关研究第25-27页
        1.2.2 灾害风险研究进展第27-28页
        1.2.3 洪水灾害风险研究中的不确定性问题第28-33页
        1.2.4 遥感及GIS在洪水灾害风险中的应用第33-34页
        1.2.5 洪水灾害风险制图第34-36页
        1.2.6 问题的提出第36-37页
    1.3 论文主要研究工作及框架第37-42页
第二章 贝叶斯网络理论研究第42-58页
    2.1 贝叶斯网络基本概念和原理第42-44页
    2.2 条件独立性假设第44-45页
    2.3 有向分隔第45-48页
        2.3.1 有向分隔的定义第45-47页
        2.3.2 条件独立与联合概率的分解第47-48页
    2.4 贝叶斯网络建模方法第48-49页
    2.5 贝叶斯网络建模流程第49-51页
    2.6 贝叶斯网络的知识表示第51-56页
    2.7 本章小结第56-58页
第三章 研究区域及数据提取第58-80页
    3.1 研究区介绍第58-59页
    3.2 洪水因子及灾害指标分析第59-67页
        3.2.1 降雨指标提取第62页
        3.2.2 蒸发指标提取第62-64页
        3.2.3 土壤持水能力指标提取第64-65页
        3.2.4 地形特征指标提取第65-66页
        3.2.5 水系河网指标提取第66-67页
    3.3 指标的标准化处理第67-70页
    3.4 最大洪水淹没范围的提取第70-77页
        3.4.1 MODIS洪水淹没探测方法研究第72-75页
        3.4.2 开放水体似然性指数(OWL)第75-77页
    3.5 本章小结第77-80页
第四章 朴素贝叶斯在洪水灾害风险研究中的应用第80-92页
    4.1 朴素贝叶斯及独立性假设第80-81页
    4.2 极大后验假设第81-82页
    4.3 朴素贝叶斯模型框架第82-84页
    4.4 模型的开发和应用第84-87页
    4.5 本文朴素贝叶斯和传统贝叶斯的评价结果比较第87-88页
    4.6 研究结果分析与讨论第88-91页
    4.7 本章小结第91-92页
第五章 加权贝叶斯在洪水灾害风险研究中的应用第92-106页
    5.1 熵权法第92-93页
    5.2 加权贝叶斯模型框架第93-100页
        5.2.1 模型开发第94-99页
        5.2.2 熵权法赋权步骤第99页
        5.2.3 模型的应用第99-100页
    5.3 加权贝叶斯和朴素贝叶斯精度比较第100-101页
    5.4 洪水灾害风险空间分布第101-103页
    5.5 评价结果分析第103-104页
    5.6 本章小结第104-106页
第六章 层次贝叶斯网络在洪水灾害风险研究中的应用第106-116页
    6.1 层次贝叶斯网络模型框架第106-108页
    6.2 层次贝叶斯网络模型构建第108-111页
    6.3 层次贝叶斯网络概率推理第111-112页
    6.4 层次贝叶斯网络和加权贝叶斯精度比较第112-113页
    6.5 洪水灾害风险空间分布第113-115页
    6.6 本章小结第115-116页
第七章 模型敏感性分析第116-122页
    7.1 模型采样次数的敏感性分析第116-117页
    7.2 关于采样数量对敏感性分析第117-119页
    7.3 模型因子数量变化及研究区面积的敏感性分析第119-122页
第八章 总结与展望第122-126页
    8.1 总结第122-124页
    8.2 展望第124-126页
参考文献第126-140页
附录第140-153页
后记第153-156页
读博期间研究成果第156-158页

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