松花江河网洪水模拟及预测模型研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 1 绪论 | 第10-19页 |
| ·选题背景和研究意义 | 第10-11页 |
| ·研究的现状 | 第11-17页 |
| ·河网水流数值模拟的研究现状 | 第11-14页 |
| ·洪水预报研究现状 | 第14-17页 |
| ·本文的主要内容 | 第17-19页 |
| 2 松花江流域概述 | 第19-22页 |
| ·流域概况 | 第19-20页 |
| ·气象水文 | 第20-21页 |
| ·洪水与洪灾 | 第21-22页 |
| 3 一维河网水流数值模拟 | 第22-48页 |
| ·引言 | 第22页 |
| ·河网水流的数值计算方法 | 第22-28页 |
| ·河网系统流动的基本方程 | 第23-24页 |
| ·河网系统基本方程的有限元离散 | 第24-27页 |
| ·求解步骤 | 第27-28页 |
| ·松花江河网水流数值模拟 | 第28-47页 |
| ·计算区域概况 | 第28页 |
| ·水文资料 | 第28-29页 |
| ·模型的建立 | 第29-33页 |
| ·模型的验证及应用 | 第33-47页 |
| ·本章小节 | 第47-48页 |
| 4 河网水情预测 | 第48-70页 |
| ·引言 | 第48页 |
| ·神经网络的基本原理及特征 | 第48-52页 |
| ·神经网络的基本结构 | 第48-50页 |
| ·神经网络的互联模式及学习规则 | 第50-51页 |
| ·神经网络的特征 | 第51-52页 |
| ·BP神经网络 | 第52-57页 |
| ·BP网络学习算法及学习过程 | 第52-54页 |
| ·BP算法的缺点及其改进 | 第54-55页 |
| ·BP网络的设计 | 第55-57页 |
| ·松花江河网洪水预测 | 第57-69页 |
| ·计算区域概况 | 第57页 |
| ·基本资料 | 第57页 |
| ·河网洪水预测BP模型的构建 | 第57-62页 |
| ·模型的验证及应用 | 第62-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 5 结论与展望 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |
| 攻读硕士期间发表的论文情况 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76-78页 |
