水文非线性多变量自记忆模型研究--以和田蒸发为例
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-23页 |
| ·选题的背景及意义 | 第9-11页 |
| ·灰色理论研究进展 | 第11-13页 |
| ·混沌理论研究进展 | 第13-15页 |
| ·反演理论研究进展 | 第15-17页 |
| ·自记忆理论的研究进展 | 第17-19页 |
| ·本文主要研究内容 | 第19-20页 |
| ·研究的技术路线 | 第20-22页 |
| ·预期的研究成果 | 第22页 |
| ·研究中的新见解 | 第22-23页 |
| 2 和田地区概况 | 第23-34页 |
| ·自然地理 | 第23-24页 |
| ·地理位置 | 第23页 |
| ·地形地貌 | 第23-24页 |
| ·气侯特征 | 第24-28页 |
| ·气温 | 第24-25页 |
| ·蒸发 | 第25-26页 |
| ·降水 | 第26-27页 |
| ·湿度 | 第27-28页 |
| ·风速 | 第28页 |
| ·日照 | 第28页 |
| ·水资源 | 第28-30页 |
| ·地表水 | 第28-29页 |
| ·地下水 | 第29-30页 |
| ·冰川 | 第30页 |
| ·社会经济概况 | 第30-33页 |
| ·行政区划及人口 | 第30-31页 |
| ·土地资源 | 第31-32页 |
| ·工业概况 | 第32页 |
| ·农、林、牧业概况 | 第32-33页 |
| ·小结 | 第33-34页 |
| 3 多元反演理论及自忆性原理 | 第34-45页 |
| ·概述 | 第34页 |
| ·多元时间序列反演理论 | 第34-37页 |
| ·自记忆模型 | 第37-40页 |
| ·自忆性方程的求解 | 第40-42页 |
| ·基于多元反演理论的自记忆模型 | 第42页 |
| ·小结 | 第42-45页 |
| 4 灰色GM(1，N)自记忆模型 | 第45-67页 |
| ·概述 | 第45页 |
| ·斜率关联度法 | 第45-47页 |
| ·GM(1，N)模型 | 第47-48页 |
| ·灰色GM(1，N)自记忆模型 | 第48-49页 |
| ·模型应用 | 第49-61页 |
| ·和田年蒸发量的GM(1，2)自记忆模型 | 第49-51页 |
| ·和田月蒸发量的GM(1，2)自记忆模型 | 第51-61页 |
| ·基于集对分析法的模型评估 | 第61-65页 |
| ·集对分析基本思路 | 第61-62页 |
| ·基于集对分析的模型评估法 | 第62页 |
| ·基于集对分析的灰色GM(1，2)自记忆模型评估 | 第62-65页 |
| ·小结 | 第65-67页 |
| 5 多变量相空间重构的自记忆模型 | 第67-84页 |
| ·概述 | 第67页 |
| ·多变量相空间重构理论 | 第67-68页 |
| ·多变量时间序列延迟时间的确定 | 第68页 |
| ·多变量时间序列嵌入维数的确定 | 第68-69页 |
| ·基于多变量相空间重构的局部多项式预测模型 | 第69-70页 |
| ·基于多维相空间重构的自记忆模型 | 第70-71页 |
| ·模型应用 | 第71-82页 |
| ·基于集对分析法的模型评价及结果分析 | 第82-83页 |
| ·小结 | 第83-84页 |
| 6 结论与建议 | 第84-87页 |
| ·结论 | 第84-85页 |
| ·建议 | 第85-87页 |
| 致谢 | 第87-88页 |
| 参考文献 | 第88-94页 |
| 附录 | 第94页 |
