流域水文模拟理论与方法研究
| 摘 要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 1 绪 论 | 第11-27页 |
| ·引 言 | 第11-12页 |
| ·水文系统的组成及其特征 | 第12-14页 |
| ·流域水文模拟理论的发展 | 第14-16页 |
| ·现代流域水文模拟理论概述 | 第16-22页 |
| ·数字流域水文模拟的构想 | 第22-24页 |
| ·本文主要研究内容 | 第24-27页 |
| 2 流域水文特征信息数字提取方法 | 第27-39页 |
| ·引 言 | 第27页 |
| ·数字高程模型(DEM) | 第27-29页 |
| ·清江流域地形地貌特征提取 | 第29-34页 |
| ·流域数字水系模型 | 第34-38页 |
| ·小 结 | 第38-39页 |
| 3 GIS 流域水文信息管理分析方法 | 第39-51页 |
| ·引 言 | 第39-40页 |
| ·流域空间数据存储 | 第40-42页 |
| ·流域属性信息分析 | 第42页 |
| ·清江流域水文信息管理分析系统 | 第42-50页 |
| ·小 结 | 第50-51页 |
| 4 自组织神经网络模型 | 第51-60页 |
| ·引 言 | 第51页 |
| ·人工神经网络的特点 | 第51-52页 |
| ·自组织神经网络结构 | 第52-54页 |
| ·自组织神经网络算法 | 第54-56页 |
| ·应用实例及结果分析 | 第56-59页 |
| ·小 结 | 第59-60页 |
| 5 VOLTERRA神经网络水文模型 | 第60-79页 |
| ·引 言 | 第60页 |
| ·VOLTERRA 泛函理论模型 | 第60-67页 |
| ·VOLTERRA 神经网络水文模型 | 第67-71页 |
| ·应用实例及分析 | 第71-78页 |
| ·小 结 | 第78-79页 |
| 6 洪水波神经网络模型 | 第79-91页 |
| ·引 言 | 第79页 |
| ·圣维南方程组 | 第79-81页 |
| ·扩散波方程 | 第81-83页 |
| ·神经网络反演扩散波方程 | 第83-86页 |
| ·应用实例及分析 | 第86-89页 |
| ·小 结 | 第89-91页 |
| 7 洪水演进遗传模拟退火算法 | 第91-104页 |
| ·引 言 | 第91页 |
| ·马斯京根(MUSKINGUM)模型 | 第91-92页 |
| ·遗传模拟退火算法原理 | 第92-95页 |
| ·MUSKINGUM-GSA 算法 | 第95-98页 |
| ·应用实例及分析 | 第98-103页 |
| ·小 结 | 第103-104页 |
| 8 全文总结 | 第104-106页 |
| 致 谢 | 第106-107页 |
| 参考文献 | 第107-117页 |
| 附录 1 攻读博士学位期间发表的论文 | 第117-119页 |
| 附录 2 攻读博士学位期间参加的科研项目 | 第119页 |
