清江流域水文中长期预测研究
| 摘 要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 1 绪 论 | 第8-12页 |
| ·引 言 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状和发展趋势 | 第9-10页 |
| ·本课题研究的目的与意义 | 第10页 |
| ·研究内容及方法 | 第10-12页 |
| 2 清江流域自然地理及水文特性 | 第12-15页 |
| ·流域概况 | 第12-13页 |
| ·降水特性 | 第13页 |
| ·径流特性 | 第13-14页 |
| ·暴雨洪水特性 | 第14-15页 |
| 3 清江流域径流变化规律分析 | 第15-21页 |
| ·基本资料情况 | 第15页 |
| ·径流年内变化规律 | 第15-16页 |
| ·枯季径流消退规律 | 第16页 |
| ·径流序列变化规律分析 | 第16-18页 |
| ·径流与降水互相关分析 | 第18-19页 |
| ·周径流相关分析 | 第19-21页 |
| 4 年径流预报模型研制 | 第21-59页 |
| ·自回归模型(AR(p)) | 第21-25页 |
| ·最小二乘多元线性回归模型 | 第25-30页 |
| ·偏最小二乘多元线性回归模型 | 第30-39页 |
| ·灰色动态模型(GM(1,1)) | 第39-44页 |
| ·最近邻抽样回归模型 | 第44-48页 |
| ·人工神经前馈网络模型(BP) | 第48-57页 |
| ·小 结 | 第57-59页 |
| 5 月径流预报模型研制 | 第59-81页 |
| ·季节性一阶自回归模型 | 第59-62页 |
| ·季节性最小二乘多元线性回归模型 | 第62-66页 |
| ·季节性门限回归模型(TR) | 第66-70页 |
| ·分级退水模型 | 第70-73页 |
| ·季节性最近邻抽样回归模型 | 第73-77页 |
| ·季节性人工神经网络模型 | 第77-79页 |
| ·小 结 | 第79-81页 |
| 6 周内日径流预报模型研制 | 第81-109页 |
| ·门限回归模型 | 第82-86页 |
| ·多元输出最近邻抽样回归模型 | 第86-91页 |
| ·最近邻抽样回归与最近邻抽样解集的耦合模型 | 第91-97页 |
| ·一种新型耦合模型 | 第97-103页 |
| ·人工神经网络模型 | 第103-108页 |
| ·小 结 | 第108-109页 |
| 7 结 论 | 第109-111页 |
| 参考文献 | 第111-116页 |
| 硕士期间发表论文及参加科研情况 | 第116-117页 |
| 声 明 | 第117-118页 |
| 致 谢 | 第118页 |
