防洪决策中灾情评估系统的研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-26页 |
| 1．1 研究背景 | 第12-15页 |
| 1．2 研究现状 | 第15-22页 |
| 1．2．1 灾害理论 | 第15-17页 |
| 1．2．2 指标体系 | 第17-18页 |
| 1．2．3 评估方法 | 第18-21页 |
| 1．2．4 系统建设 | 第21-22页 |
| 1．3 研究内容 | 第22-25页 |
| 1．4 论文结构安排 | 第25-26页 |
| 第二章 防洪决策中灾情评估系统设计 | 第26-40页 |
| 2．1 引言 | 第26页 |
| 2．2 防洪决策支持系统设计 | 第26-34页 |
| 2．2．1 发展现状 | 第27-29页 |
| 2．2．2 体系结构设计 | 第29-32页 |
| 2．2．3 功能子系统 | 第32-34页 |
| 2．3 灾情评估系统功能需求分析 | 第34-35页 |
| 2．4 灾情评估系统功能模块设计 | 第35-38页 |
| 2．4．1 水情仿真模块 | 第36-37页 |
| 2．4．2 损失计算模块 | 第37-38页 |
| 2．4．3 灾度评价模块 | 第38页 |
| 2．5 小结 | 第38-40页 |
| 第三章 水情仿真 | 第40-69页 |
| 3．1 引言 | 第40页 |
| 3．2 数字地形建模 | 第40-50页 |
| 3．2．1 Delaunay三角网 | 第42-44页 |
| 3．2．2 TIN生成 | 第44-45页 |
| 3．2．3 GRID内插 | 第45-48页 |
| 3．2．4 相关几何算法 | 第48-50页 |
| 3．3 洪水淹没模拟 | 第50-56页 |
| 3．3．1 源点格网蔓延算法 | 第51-52页 |
| 3．3．2 给定洪水水位(L)的淹没分析 | 第52-54页 |
| 3．3．3 给定洪水水量(Q)的淹没分析 | 第54-56页 |
| 3．4 洪涝灾情网络可视化 | 第56-64页 |
| 3．4．1 Java 3D技术 | 第56-57页 |
| 3．4．2 创建场景图 | 第57-59页 |
| 3．4．3 定义数据格式 | 第59-61页 |
| 3．4．4 动画实现 | 第61-64页 |
| 3．5 可视化结果 | 第64-68页 |
| 3．5．1 三维数字地形 | 第64-65页 |
| 3．5．2 给定洪水水位(L)下的淹没过程 | 第65页 |
| 3．5．3 给定洪水水量(Q)下的淹没过程 | 第65-68页 |
| 3．5．4 淹没水深分布 | 第68页 |
| 3．6 小结 | 第68-69页 |
| 第四章 损失计算 | 第69-84页 |
| 4．1 引言 | 第69页 |
| 4．2 洪灾损失分类 | 第69-70页 |
| 4．3 直接经济损失计算 | 第70-78页 |
| 4．3．1 损失影响因素 | 第71-72页 |
| 4．3．2 快速损失评估模型 | 第72-78页 |
| 4．4 间接经济损失分析 | 第78-82页 |
| 4．4．1 停减产损失 | 第78-79页 |
| 4．4．2 产业关联损失 | 第79-81页 |
| 4．4．3 减灾救灾投入 | 第81-82页 |
| 4．5 洪损度评价 | 第82-83页 |
| 4．6 小结 | 第83-84页 |
| 第五章 灾情评价 | 第84-100页 |
| 5．1 引言 | 第84-85页 |
| 5．2 免疫遗传算法 | 第85-88页 |
| 5．2．1 与 IGA相关的免疫机理 | 第85页 |
| 5．2．2 基于抗体多样性的IGA | 第85-87页 |
| 5．2．3 IGA的算法流程 | 第87-88页 |
| 5．3 IGA-NN模型设计 | 第88-93页 |
| 5．3．1 灾度等级划分标准 | 第89-90页 |
| 5．3．2 神经网络拓扑结构 | 第90页 |
| 5．3．3 IGA优化神经网络参数 | 第90-93页 |
| 5．3．4 训练和测试 | 第93页 |
| 5．4 应用实例和结果分析 | 第93-99页 |
| 5．4．1 实例一 | 第93-96页 |
| 5．4．2 实例二 | 第96-99页 |
| 5．5 小结 | 第99-100页 |
| 第六章 总结与展望 | 第100-103页 |
| 6．1 总结 | 第100-101页 |
| 6．2 展望 | 第101-103页 |
| 参考文献 | 第103-110页 |
| 致谢 | 第110-111页 |
| 攻读硕士期间参加的项目和发表的论文 | 第111页 |
