宁夏山洪灾害监测预警指标计算及智能预测研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究进展 | 第11-15页 |
| 1.2.1 国外研究进展 | 第11-13页 |
| 1.2.2 国内研究进展 | 第13-15页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第15-16页 |
| 第2章 研究区域基本情况及山洪灾害特征 | 第16-28页 |
| 2.1 区域概况 | 第16-24页 |
| 2.1.1 社会经济 | 第16页 |
| 2.1.2 自然地理 | 第16-17页 |
| 2.1.3 水文气象 | 第17-18页 |
| 2.1.4 河流水系 | 第18-19页 |
| 2.1.5 暴雨洪水特性 | 第19-24页 |
| 2.2 山洪灾害情况 | 第24-27页 |
| 2.2.1 山洪灾害的成因 | 第24-25页 |
| 2.2.2 山洪灾害的特点 | 第25-26页 |
| 2.2.3 历年山洪灾害情况 | 第26-27页 |
| 2.3 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 宁夏山洪灾害区划研究 | 第28-38页 |
| 3.1 山洪灾害区划划分原则 | 第28页 |
| 3.2 山洪灾害区划划分方法 | 第28-29页 |
| 3.3 山洪灾害区划划分研究 | 第29-37页 |
| 3.3.1 降雨分区研究 | 第29-31页 |
| 3.3.2 地形地貌分区研究 | 第31-34页 |
| 3.3.3 行政分区研究 | 第34页 |
| 3.3.4 下垫面分区研究 | 第34-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 山洪灾害监测预警指标计算和灾害分析 | 第38-73页 |
| 4.1 监测预警指标分类 | 第38页 |
| 4.2 雨量监测预警指标分析 | 第38-40页 |
| 4.2.1 计算历时 | 第38-39页 |
| 4.2.2 分析量级 | 第39-40页 |
| 4.3 雨量监测预警指标计算方法选取 | 第40-44页 |
| 4.3.1 理论分析方法 | 第40-41页 |
| 4.3.2 经验分析方法 | 第41-43页 |
| 4.3.3 综合分析方法 | 第43-44页 |
| 4.4 雨量监测预警指标分析计算 | 第44-62页 |
| 4.4.1 雨量监测预警指标计算 | 第44-59页 |
| 4.4.2 雨量监测预警指标综合确定 | 第59-62页 |
| 4.5 苦水河流域山洪预警及灾害分析 | 第62-72页 |
| 4.5.1 计算范围 | 第62-63页 |
| 4.5.2 洪水模拟计算 | 第63-66页 |
| 4.5.3 计算结果与灾害分析 | 第66-72页 |
| 4.6 本章小结 | 第72-73页 |
| 第5章 基于人工神经网络的降雨量预测及应用研究 | 第73-90页 |
| 5.1 人工神经网络模型的基本概念 | 第73-79页 |
| 5.1.1 人工神经网络模型概述 | 第73-74页 |
| 5.1.2 人工神经网络的拓扑结构 | 第74-79页 |
| 5.2 BP神经网络原理 | 第79-82页 |
| 5.2.1 BP神经网络算法 | 第79-80页 |
| 5.2.2 BP神经网络建模步骤 | 第80-82页 |
| 5.3 BP神经网络模型参数的选取 | 第82-84页 |
| 5.3.1 隐层神经元节点数的选取 | 第82-83页 |
| 5.3.2 训练次数的确定 | 第83页 |
| 5.3.3 学习速率η 的调整 | 第83-84页 |
| 5.4 BP神经网络在苦水河降雨预测中的应用 | 第84-89页 |
| 5.4.1 模型训练和验证 | 第84-87页 |
| 5.4.2 模型预测 | 第87-88页 |
| 5.4.3 预测值与计算值对比分析 | 第88-89页 |
| 5.5 本章小结 | 第89-90页 |
| 第6章 总结与展望 | 第90-92页 |
| 6.1 总结 | 第90-91页 |
| 6.2 展望 | 第91页 |
| 6.3 技术特点 | 第91-92页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第92-93页 |
| 发表论文 | 第92页 |
| 参加科研情况 | 第92-93页 |
| 参考文献 | 第93-97页 |
| 致谢 | 第97-98页 |
