| 中文摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| ·中长期水文预报概述 | 第8-9页 |
| ·中长期水文预报的现状与发展趋势 | 第9-12页 |
| ·天气学方法 | 第9-10页 |
| ·下垫面热状况方法 | 第10页 |
| ·宇宙—地球物理方法 | 第10-11页 |
| ·概率统计预报方法 | 第11-12页 |
| ·时间序列预报方法 | 第12页 |
| ·水文预测模型简介 | 第12-14页 |
| ·随机模型 | 第12-13页 |
| ·模糊模型 | 第13页 |
| ·灰色模型 | 第13页 |
| ·人工神经网络模型 | 第13-14页 |
| ·投影寻踪回归模型 | 第14页 |
| ·小波模型 | 第14页 |
| ·本文研究目的及意义 | 第14-16页 |
| 第二章 石羊河流域概况 | 第16-22页 |
| ·引言 | 第16-17页 |
| ·石羊河流域概况 | 第17-18页 |
| ·地理位置 | 第17页 |
| ·地形地貌 | 第17页 |
| ·气候 | 第17-18页 |
| ·河流水系 | 第18页 |
| ·水文资料的收集与整理 | 第18-19页 |
| ·水资源特点及变化情势 | 第19-22页 |
| 第三章 石羊河流域径流中长期预测的回归分析方法 | 第22-31页 |
| ·回归分析的概念 | 第22-23页 |
| ·回归分析的分类 | 第23-25页 |
| ·—元线性回归 | 第23页 |
| ·多元线性回归分析 | 第23-24页 |
| ·逐步回归分析 | 第24页 |
| ·非线性回归 | 第24-25页 |
| ·正交多项式回归 | 第25-27页 |
| ·正交多项式回归预测方法在石羊河流域的应用 | 第27-28页 |
| ·正交多项式回归分析方法在VB程序语言中的实现 | 第28-30页 |
| ·VB语言简介 | 第28-29页 |
| ·正交多项式回归分析模型计算软件界面 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 石羊河流域径流中长期预测的灰色－马尔柯夫方法 | 第31-53页 |
| ·时间序列组成分析 | 第31-32页 |
| ·趋势项的灰色预测方法 | 第32-34页 |
| ·灰色系统简介 | 第32页 |
| ·灰色系统GM（1，1）模型分析计算原理 | 第32-34页 |
| ·周期项分析 | 第34-37页 |
| ·显著谐波个数的估计 | 第35-36页 |
| ·周期项分析 | 第36-37页 |
| ·随机项分析 | 第37-40页 |
| ·自回归模型的表达形式 | 第37页 |
| ·自回归模型的主要统计特性 | 第37-39页 |
| ·自回归模型的参数估计 | 第39-40页 |
| ·自回归模型阶数p的确定 | 第40页 |
| ·灰色－马尔柯夫预测方法在石羊河流域的应用 | 第40-45页 |
| ·灰色－马尔柯夫预测模型软件介绍 | 第45-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 石羊河流域径流中长期预测的相空间重构神经网络方法 | 第53-79页 |
| ·混沌时间序列 | 第53-56页 |
| ·混沌系统简介 | 第53-55页 |
| ·混沌时间序列 | 第55-56页 |
| ·混沌时间序列的重构相空间 | 第56-60页 |
| ·相空间嵌入维数m的确定 | 第56-58页 |
| ·自相关法和复自相关法 | 第58-60页 |
| ·人工神经网络模型及其在预测中的应用 | 第60-63页 |
| ·神经元模型 | 第60-62页 |
| ·人工神经网络的特点及实现 | 第62页 |
| ·神经网络模型 | 第62-63页 |
| ·BP模型工作原理和数学描述 | 第63-70页 |
| ·BP算法概述 | 第63-64页 |
| ·BP算法的原理 | 第64页 |
| ·BP算法的数学描述 | 第64-66页 |
| ·三层BP神经网络结构 | 第66-69页 |
| ·BP神经网络预测模型的结构设计 | 第69-70页 |
| ·与神经网络耦合的径流预测模型的建立 基于相空间重构 | 第70-71页 |
| ·相空间重构神经网络预测方法在石羊河流域的应用 | 第71-78页 |
| ·自相关法和复自相关法求时间延迟τ | 第72-73页 |
| ·采用G-P算法选定序列饱和嵌入维数m | 第73-75页 |
| ·BP神经网络的建立 | 第75-76页 |
| ·杂木河径流序列拟合与预测结果 | 第76-77页 |
| ·金塔径流序列预测结果 | 第77-78页 |
| ·本章小结 | 第78-79页 |
| 第六章 总结与展望 | 第79-82页 |
| ·总结 | 第79-81页 |
| ·三种预测方法的优缺点 | 第79-80页 |
| ·三种方法的预测结果比较分析 | 第80-81页 |
| ·展望 | 第81-82页 |
| 参考文献 | 第82-85页 |
| 致谢 | 第85页 |
