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河川径流还原计算技术方法研究--以山西省坪上水库为例

摘要第1-5页
Abstract第5-11页
第一章 绪论第11-17页
   ·河川径流还原计算的概念、目的及意义第11-12页
     ·河川径流还原计算的概念第11页
     ·河川径流还原计算的目的及意义第11-12页
   ·国内外河川径流还原计算技术的研究现状第12-15页
     ·国内河川径流还原计算的研究现状第12-14页
     ·国外河川径流还原计算的研究现状第14-15页
   ·本论文研究的主要技术路线第15-17页
第二章 山西省坪上水库概况第17-27页
   ·地形地貌以及气象条件第17-19页
     ·地形地貌第17-19页
     ·气象条件第19页
   ·水文资料概况第19-24页
   ·资料的处理第24-27页
第三章 河川径流还原计算的基本方法及应用第27-37页
   ·河川径流还原计算的水量平衡法第27-31页
     ·降雨、径流的基本概念第27页
     ·影响径流形成的主要因素第27-28页
     ·水量平衡法的计算原理第28-29页
     ·水量平衡法计算结果第29-31页
   ·降雨径流模型第31-36页
     ·降雨径流模型简介第31页
     ·坪上水库流域河川径流还原计算降雨径流模型的建立第31-36页
   ·小结第36-37页
第四章 人工神经网络技术在河川径流还原计算中的应用研究第37-56页
   ·人工神经网络的基础知识第37-41页
     ·人工神经网络简述第37-38页
     ·人工神经元模型第38-40页
     ·人工神经网络模型的拓扑结构第40页
     ·人工神经网络的运行过程第40-41页
   ·BP神经网络第41-46页
     ·BP神经网络介绍第41页
     ·BP神经网络模型介绍第41-42页
     ·BP神经网络的算法第42-45页
     ·BP算法的缺陷及改进的指导思想第45-46页
   ·遗传算法基本知识第46-48页
     ·遗传算法基本原理第46-47页
     ·遗传算法的运算流程第47-48页
   ·遗传BP神经网络在河川径流还原计算中的应用第48-54页
     ·建模思路第48-49页
     ·BP神经网络的设计第49-51页
     ·遗传算法优化BP网络初始权重方法的实现第51-52页
     ·模型的建立第52-54页
   ·小结第54-56页
第五章 小波理论在河川径流还原计算中的应用研究第56-74页
   ·小波分析发展简介第56-58页
     ·傅立叶变换第56-57页
     ·短时傅立叶变换第57页
     ·小波分析第57-58页
   ·小波理论的基础知识第58-61页
     ·小波的概念第58-59页
     ·连续小波变换(CWT)第59页
     ·离散小波变换(DWT)第59-60页
     ·二进小波变换第60-61页
   ·多分辨率分析第61-65页
     ·尺度空间第61-62页
     ·多分辨分析第62页
     ·小波空间第62-63页
     ·Mallat算法第63-65页
   ·预测模型介绍第65-67页
     ·AP(R)模型第65-66页
     ·谐波预测模型第66-67页
   ·基于小波分解的分项预测模型在河川径流还原计算中的应用第67-72页
     ·建模思路第67-68页
     ·小波的选择第68-69页
     ·实例分析第69-72页
   ·小结第72-74页
第六章 河川径流还原计算计算机软件的开发第74-91页
   ·程序语言的选择第74-78页
     ·开发语言第74-75页
     ·仿真与分析工具第75-76页
     ·数据库管理系统第76-77页
     ·VB访问数据库的几种方法第77页
     ·VB调用MATLAB的几种方法第77-78页
   ·软件的开发第78-90页
     ·“基本资料”菜单第82-83页
     ·“水量平衡法”菜单第83-84页
     ·“降雨径流模型”菜单第84-85页
     ·“遗传BP神经网络”菜单第85-88页
     ·“基于小波分解的分项预测模型”菜单第88-90页
     ·“横向比较”菜单第90页
   ·小结第90-91页
第七章 结论与展望第91-95页
   ·坪上水库流域河川径流还原计算多模型计算结果的横向比较第91-92页
   ·结论与展望第92-95页
     ·结论第92-93页
     ·展望第93-95页
参考文献第95-99页
致谢第99-100页
攻读硕士学位期间发表的论文及参加的主要科研项目第100页

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