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洪水管理的几个关键问题研究

摘要第1-5页
Abstract第5-10页
1 绪论第10-27页
   ·研究目的及意义第10页
   ·国内外研究现状第10-24页
     ·基于GIS的洪水灾情模拟研究现状第11-13页
     ·洪灾评估的研究现状第13-18页
     ·决策支持系统应用于洪灾评估的研究现状第18-23页
     ·雨洪资源化的研究现状第23-24页
   ·论文的内容安排第24-27页
2 蓄滞洪区洪水淹没模拟方法探讨第27-45页
   ·模拟洪水演进的方法简述第27-32页
     ·洪水现象概述第27-28页
     ·模拟方法简述第28-32页
     ·问题的提出第32页
   ·蓄滞洪区一种简化的洪水淹没模拟方法研究第32-40页
     ·蓄滞洪区的变化第32-33页
     ·蓄滞洪区洪水演进的基本假设第33页
     ·洪水在阻水建筑影响下的模拟方法研究第33-36页
     ·基于数学形态学的洪水动态淹没模拟方法研究第36-38页
     ·基于DEM的洪水静态淹没范围模拟方法研究第38-40页
     ·洪水演进模拟流程第40页
   ·模拟验证第40-44页
     ·试验区概况及地形概化第40-41页
     ·基于GIS的洪水动态演进范围模拟第41-43页
     ·洪水最终淹没范围及水深模拟第43-44页
   ·本章小结第44-45页
3 洪水资源化研究第45-69页
   ·实验设备及实验方法简介第45-47页
     ·实验设备第45-47页
   ·实验材料第47页
     ·土壤与地基第47页
     ·面层与垫层材料第47页
   ·实验方法与数据分析第47-48页
     ·实验方法第47-48页
     ·雨强、历时等因素对径流系数变化的影响第48页
   ·径流系数预测方法的提出第48-50页
     ·径流系数预测方法的选择第49页
     ·实验原始数据的处理第49-50页
   ·BP神经网络及其优化算法第50-59页
     ·BP网络结构第51-52页
     ·BP网络的改进算法第52-57页
     ·训练结果“过拟合”问题的解决方法第57-58页
     ·网络预测能力的增强方法及存在的问题第58-59页
   ·基于遗传算法的神经网络二次优化算法的提出第59-63页
     ·遗传算法简介第59-60页
     ·遗传算法的优势与特点第60-62页
     ·遗传算法存在的问题第62-63页
   ·多种模型计算结果与分析第63-68页
     ·降雨量-径流系数计算法第63页
     ·基于LM-BP的径流系数预测模型的构建第63-65页
     ·基于遗传算法的改进神经网络预测模型第65-67页
     ·三种算法预测能力比较第67-68页
   ·本章小结第68-69页
4. 灾区“自愈”思想初探及洪灾评估决策系统的构建第69-89页
   ·问题的提出第69页
   ·基于力学的“恢复力”简介第69-72页
   ·灾区“自愈过程”思想的提出第72-79页
     ·水体自净的基本原理第72页
     ·泛区洪灾“自愈过程”思想初探第72-74页
     ·灾区受“力”关系分析第74-79页
   ·洪灾评估系统框架的搭建第79-80页
   ·蓄滞洪区评估决策支持系统中衡量指标的确定第80-87页
     ·灾区受“力”及效能的衡量指标第81-83页
     ·“效能平衡”的衡量指标体系探讨第83-87页
   ·本章小结第87-89页
5 防洪减灾决策支持系统研究第89-100页
   ·防洪减灾决策支持系统建设的重要性第89页
   ·防洪减灾决策支持系统的设计架构第89-92页
     ·系统需求分析第89-91页
     ·决策支持系统功能结构第91-92页
   ·防洪减灾决策支持系统的实现第92-95页
     ·防洪减灾决策支持系统中的中间件技术第92-93页
     ·基于portal的用户界面设计第93-95页
   ·应用实例-洪水灾情评估优化系统的结构设计第95-99页
     ·表示层的实现第95-96页
     ·业务逻辑层的实现第96-97页
     ·数据层的实现第97-98页
     ·实例验证第98-99页
   ·本章小结第99-100页
6 结论与展望第100-102页
   ·结论第100-101页
   ·展望第101-102页
致谢第102-103页
参考文献第103-116页
附录第116-117页
 一、博士期间发表的学术论文第116-117页
 二、博士期间参与的科研项目第117页

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