基于组合智能优化算法的云南省径流预报系统研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 1 绪论 | 第10-39页 |
| ·本文的选题背景 | 第10-11页 |
| ·云南省防洪决策支持系统概况 | 第11-18页 |
| ·国内外研究进展 | 第18-36页 |
| ·本文的研究内容及章节安排 | 第36-39页 |
| 2 BP 神经网络及其改进算法 | 第39-55页 |
| ·人工神经网络的特点分析 | 第39-40页 |
| ·BP 神经网络 | 第40-44页 |
| ·BP 神经网络的泛化性能及过拟合问题 | 第44-46页 |
| ·BP 神经网络的改进方法 | 第46页 |
| ·基于遗传算法优化神经网络 | 第46-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 3 基于混合遗传神经网络的降雨～径流预报模型研究 | 第55-65页 |
| ·流域降雨－径流形成机制 | 第55-56页 |
| ·混合模型的结构及算法流程 | 第56-58页 |
| ·混合降雨－径流模型的设计方法 | 第58-61页 |
| ·混合模型的输出结果 | 第61-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 4 基于小波神经网络的径流预报模型研究 | 第65-78页 |
| ·概述 | 第65-66页 |
| ·小波神经网络结构 | 第66-71页 |
| ·小波神经网络用于径流预报 | 第71-77页 |
| ·本章小结 | 第77-78页 |
| 5 面向防洪决策的综合信息集成方法研究 | 第78-103页 |
| ·决策支持系统数据分析 | 第78-81页 |
| ·信息集成网络体系结构 | 第81-83页 |
| ·基于GIS 的信息综合数据管理系统 | 第83-103页 |
| 6 实例研究——云南流域径流预报系统 | 第103-122页 |
| ·系统体系结构 | 第103-104页 |
| ·系统开发工具与界面设计 | 第104-106页 |
| ·径流预报结果 | 第106-121页 |
| ·本章小结 | 第121-122页 |
| 7 结论与展望 | 第122-124页 |
| ·全文总结 | 第122-123页 |
| ·前景展望 | 第123-124页 |
| 致谢 | 第124-125页 |
| 参考文献 | 第125-139页 |
| 附录 | 第139-140页 |
| 攻博期间参加的科研项目 | 第139页 |
| 攻博期间发表的学术论文 | 第139-140页 |
