| 摘要 | 第3-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究目的及意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究进展 | 第9-11页 |
| 1.3 研究内容与技术路线 | 第11-14页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第11-12页 |
| 1.3.2 研究技术路线 | 第12-14页 |
| 2 中长期径流单项预测模型研究 | 第14-20页 |
| 2.1 GM(1,1)模型 | 第14-15页 |
| 2.1.1 基本概念 | 第14页 |
| 2.1.2 模型参数 | 第14-15页 |
| 2.1.3 建模流程 | 第15页 |
| 2.2 小波分析法模型 | 第15-16页 |
| 2.2.1 基本概念 | 第15-16页 |
| 2.2.2 模型参数 | 第16页 |
| 2.2.3 建模流程 | 第16页 |
| 2.3 BP神经网络模型 | 第16-17页 |
| 2.3.1 基本概念 | 第16页 |
| 2.3.2 模型参数 | 第16-17页 |
| 2.3.3 建模流程 | 第17页 |
| 2.4 ARIMA模型 | 第17-19页 |
| 2.4.1 基本概念 | 第18页 |
| 2.4.2 模型参数 | 第18页 |
| 2.4.3 建模流程 | 第18-19页 |
| 2.5 本章小结 | 第19-20页 |
| 3 中长期组合预测模型的研究 | 第20-27页 |
| 3.1 中长期组合预测模型的研究思路 | 第20页 |
| 3.2 中长期组合预测模型研究的可行性 | 第20-21页 |
| 3.3 中长期径流组合预测模型 | 第21-25页 |
| 3.3.1 基于1范数的加权几何平均组合预测模型 | 第21-22页 |
| 3.3.2 广义加权算术平均组合预测模型 | 第22-23页 |
| 3.3.3 基于诱导有序信息集结算子的最优组合预测模型 | 第23-24页 |
| 3.3.4 最优非负可变加权系数的组合预测模型 | 第24-25页 |
| 3.4 模型预测效果评价 | 第25-27页 |
| 4 实例应用研究 | 第27-50页 |
| 4.1 研究区域概况及背景来源情况 | 第27-28页 |
| 4.1.1 张家山断面背景概况 | 第27-28页 |
| 4.2 单项预测模型实例应用 | 第28-35页 |
| 4.3 单项预测模型预测效果综合分析 | 第35-38页 |
| 4.4 组合预测模型实例应用 | 第38-46页 |
| 4.4.1 不变权组合预测模型 | 第38-44页 |
| 4.4.2 变权组合预测模型 | 第44-46页 |
| 4.5 组合预测模型综合分析 | 第46-49页 |
| 4.6 本章小结 | 第49-50页 |
| 5 基于综合集成平台的中长期径流预测模型系统研究与实现 | 第50-59页 |
| 5.1 综合集成平台概述 | 第50页 |
| 5.2 基于综合集成平台的中长期径流预测系统构建 | 第50-57页 |
| 5.2.1 中长期径流预测模型组件化及模型库构建 | 第50-51页 |
| 5.2.2 系统实现 | 第51-57页 |
| 5.3 本章小结 | 第57-59页 |
| 6 结论与展望 | 第59-61页 |
| 6.1 结论 | 第59页 |
| 6.2 创新与展望 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 附录 | 第65页 |
| 附录A 硕士研究生期间参与的科研项目 | 第65页 |
| 附录B 硕士研究生期间发表的论文 | 第65页 |
| 附录C 获奖情况 | 第65页 |