多沙河流河段悬移质含沙量过程预报方法的再探讨
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1. 绪论 | 第9-17页 |
| ·研究目的及意义 | 第9-10页 |
| ·研究现状及成果 | 第10-14页 |
| ·从水文学角度出发建立的模型 | 第10-12页 |
| ·从水动力学角度出发建立的模型 | 第12-14页 |
| ·目前存在的问题 | 第14-15页 |
| ·本文研究内容及章节安排 | 第15-17页 |
| ·研究内容 | 第15页 |
| ·章节安排 | 第15-17页 |
| 2. 研究河段概况 | 第17-23页 |
| ·研究河段的选择 | 第17页 |
| ·河段概况 | 第17页 |
| ·水沙特性 | 第17-19页 |
| ·研究资料及模型评价标准介绍 | 第19-23页 |
| ·研究资料介绍 | 第19-21页 |
| ·模型评价标准 | 第21-23页 |
| 3. 系统响应函数模型 | 第23-41页 |
| ·系统响应函数模型介绍 | 第23-24页 |
| ·流量、含沙量、颗粒级配的多元回归模型 | 第24-30页 |
| ·模型的建立及参数确定 | 第24-25页 |
| ·模型检验 | 第25-30页 |
| ·基于“多来多排”特性的响应函数模型 | 第30-36页 |
| ·模型的建立及参数求解 | 第30-31页 |
| ·模型的检验 | 第31-36页 |
| ·结果比较与分析 | 第36-41页 |
| 4. 动力系统自记忆模型 | 第41-51页 |
| ·动力系统自忆性模型介绍 | 第41-43页 |
| ·动力系统自记忆性原理 | 第41页 |
| ·预报原理 | 第41-42页 |
| ·自忆性方程 | 第42-43页 |
| ·动力系统自忆性的应用情况 | 第43页 |
| ·含沙量动力系统自忆性预报模型 | 第43-51页 |
| ·自忆性模型的建立及参数求解 | 第43-44页 |
| ·模型的检验 | 第44-49页 |
| ·结果分析 | 第49-51页 |
| 5. 神经网络模型 | 第51-65页 |
| ·神经网络介绍 | 第51-53页 |
| ·神经网络原理 | 第51-52页 |
| ·神经网络的应用情况 | 第52-53页 |
| ·三层BP神经网络模型 | 第53-65页 |
| ·模型的建立 | 第53页 |
| ·模型的检验 | 第53-64页 |
| ·结果分析与比较 | 第64-65页 |
| 6. 方法比较与分析 | 第65-71页 |
| ·方法对比 | 第65-69页 |
| ·结果分析 | 第69-71页 |
| 7. 总结与结论 | 第71-73页 |
| 致谢 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 附录 | 第79页 |
