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洮河流域汛期日径流与含沙量过程预报

1 概述第1-25页
   ·问题的提出第9-11页
   ·研究的目的和意义第11-12页
     ·研究的目的第11页
     ·研究的意义第11-12页
   ·国内外研究概况与发展趋势第12-22页
     ·产汇流理论与水文模型第12-17页
     ·洪水预报实时校正技术第17-18页
     ·国内外侵蚀产沙的研究概况第18-22页
   ·论文的研究内容及技术路线第22-25页
     ·研究的主要内容第22-23页
     ·总体思路与技术路线第23-25页
2 人工神经网络理论简介第25-33页
   ·人工神经网络模型第25-26页
   ·人工神经网络的发展与应用第26-29页
     ·模式识别、分类第28页
     ·水文预报第28页
     ·优化调度第28-29页
     ·其它第29页
   ·BP神经网络模型第29-33页
     ·性能指数第31页
     ·BP算法计算步骤第31-33页
3 洮河流域概况及基本资料分析第33-41页
   ·流域自然概况第33-35页
   ·资料概况第35-36页
     ·水文站网及水文资料第35页
     ·雨量站网及降水资料第35-36页
   ·历史资料预处理第36-37页
     ·资料的选用第36页
     ·建模数据查错第36页
     ·流域平均雨量计算第36-37页
   ·流域水文特性第37-41页
     ·降水类型及时空分布规律第37-38页
     ·径流的补给来源第38页
     ·径流的区域性分布第38-39页
     ·径流的年内分配第39页
     ·洪水特性第39-41页
4 日径流预报模型第41-55页
   ·具有成因概念的系统模型第42-44页
   ·模型的建立及其求解第44-46页
     ·流域汇流单元划分第44页
     ·模型建立第44-45页
     ·模型参数率定第45-46页
   ·模型评定与检验第46-48页
     ·模型的检验第46页
     ·模型精度的评定第46-48页
   ·模型结果及分析第48-55页
     ·结果及分析第48-53页
     ·误差分析第53-55页
5 实时校正模型第55-70页
   ·衰减递推最小二乘法第56页
   ·基于BP神经网络的校正模型第56-65页
     ·校正模型结构第57页
     ·对BP算法的改进第57-62页
     ·模型应用第62-65页
   ·结果及分析第65-70页
6 含沙量过程预报第70-82页
   ·流域水沙特性第71-72页
     ·水土流失概况第71页
     ·水沙特性第71-72页
   ·含沙量的主要影响因素分析第72-76页
     ·流量与含沙量的关系第73-75页
     ·降雨与含沙量的关系第75-76页
   ·水沙关系分析计算第76-80页
   ·含沙量预报及结果第80-82页
7 结论和建议第82-84页
   ·结论第82-83页
   ·建议第83-84页
致谢第84-85页
参考文献第85-92页
附录第92页

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