首页--农业科学论文--农业基础科学论文--农业气象学论文--农业气象要素论文--降水、降雪论文

灌区降雨预测的组合模型研究

摘要第8-9页
Abstract第9页
1 引言第10-15页
    1.1 研究的背景与意义第10-11页
        1.1.1 研究的背景第10页
        1.1.2 研究的目的和意义第10-11页
    1.2 国内外研究动态和趋势第11-13页
        1.2.1 国内外研究现状与评述第11-12页
        1.2.2 存在的问题及发展趋势第12-13页
    1.3 研究的主要内容和方法第13-15页
        1.3.1 研究内容第13-14页
        1.3.2 研究技术路线第14-15页
2 单独预测模型概述第15-33页
    2.1 自回归(AR)预测模型介绍第15-18页
        2.1.1 自回归(AR)模型的基本概念第15页
        2.1.2 自回归(AR)预测模型的建立第15-18页
    2.2 BP神经网络预测模型介绍第18-26页
        2.2.1 人工神经网络模型基础第18-20页
        2.2.2 BP人工神经网络预测模型的建立第20-22页
        2.2.3 基于Matlab的BP人工神经网络模型设计第22-26页
    2.3 小波神经网络(WNN)预测模型介绍第26-32页
        2.3.1 小波分析理论第26-30页
        2.3.2 小波神经网络模型第30-32页
    2.4 本章小结第32-33页
3 组合预测模型概述及其选择第33-37页
    3.1 组合预测模型的思想第33页
    3.2 简单平均(SA)方法第33-34页
    3.3 加权平均(WA)方法第34-36页
    3.4 本文的组合模型预测方案第36页
    3.5 本章小结第36-37页
4 降雨量预测实例分析第37-46页
    4.1 研究地区概况及降雨资料第37-38页
        4.1.1 二九零灌区生育期降雨情况第37页
        4.1.2 八五八灌区年降雨情况第37-38页
    4.2 生育期降雨量预测第38-42页
        4.2.1 单项预测模型预测结果及其比较第38-39页
        4.2.2 组合预测模型预测结果及其比较第39-41页
        4.2.3 单项预测模型和组合预测模型比较第41页
        4.2.4 各预测模型预测结果(2014-2016年)第41-42页
    4.3 年降雨量预测第42-45页
        4.3.1 单项预测模型预测结果及其比较第42-43页
        4.3.2 组合预测模型预测结果及其比较第43-44页
        4.3.3 单项预测模型和组合预测模型比较第44页
        4.3.4 各预测模型预测结果(2013-2015年)第44-45页
    4.4 本章小结第45-46页
5 研究结论及讨论第46-48页
    5.1 研究结论第46-47页
    5.2 讨论第47-48页
致谢第48-49页
参考文献第49-52页
攻读学位期间发表旳学术论文第52页

论文共52页,点击 下载论文
上一篇:基于微波遥感的锡林郭勒盟气象干旱研究
下一篇:基于平面地质图和地质剖面图的复式蓄水构造智能识别器研究