| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第13-24页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-20页 |
| 1.3 论文研究内容与技术路线 | 第20-24页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第20-21页 |
| 1.3.2 技术路线 | 第21页 |
| 1.3.3 论文的框架 | 第21-24页 |
| 第二章 Copula熵和克里金方法 | 第24-41页 |
| 2.1 Copula函数 | 第24-30页 |
| 2.1.1 Copula函数参数估计 | 第24-28页 |
| 2.1.2 Copula函数拟合优度检验 | 第28-30页 |
| 2.2 Copula熵 | 第30-36页 |
| 2.2.1 基本信息量化指标 | 第30-31页 |
| 2.2.2 信息熵在站网优化中的原理 | 第31-33页 |
| 2.2.3 Copula熵与信息量指标的关系 | 第33-36页 |
| 2.3 克里金插值方法 | 第36-41页 |
| 2.3.1. 变异函数模拟 | 第36-38页 |
| 2.3.2. 普通克里金法 | 第38-39页 |
| 2.3.3. 交叉检验 | 第39-41页 |
| 第三章 基于Copula熵的两阶段多目标优化模型 | 第41-87页 |
| 3.1 Copula模型建立 | 第41-42页 |
| 3.1.1 参数估计方法 | 第41-42页 |
| 3.1.2 Copula函数拟合优度检验 | 第42页 |
| 3.2 两阶段的多目标站网优化模型建立 | 第42-46页 |
| 3.2.1 站网分类方法 | 第42-44页 |
| 3.2.2 基于Copula熵的多目标优化 | 第44-46页 |
| 3.2.3 模型效果检验 | 第46页 |
| 3.3 基于Copula函数的多站点联合分布实例分析 | 第46-61页 |
| 3.3.1 典型流域选取 | 第46-47页 |
| 3.3.2 数据选取 | 第47页 |
| 3.3.3 自相关检验 | 第47-50页 |
| 3.3.4 Copula函数的建模思路 | 第50-52页 |
| 3.3.5 结果分析与讨论 | 第52-61页 |
| 3.4 基于Copula熵两阶段多目标水文站网优化实例分析 | 第61-86页 |
| 3.4.1 研究区域介绍和数据选取 | 第61-64页 |
| 3.4.2 Copula函数参数估计和优选 | 第64-68页 |
| 3.4.3 互信息估计方法的对比 | 第68-71页 |
| 3.4.4 基于Copula熵模型的优化分析 | 第71-78页 |
| 3.4.5 时间序列的自相关性对Copula熵模型敏感性分析 | 第78-79页 |
| 3.4.6 Copula函数的选取对站点优化结果的影响 | 第79-82页 |
| 3.4.7 分组阈值的选定对站点优化结果的影响 | 第82-84页 |
| 3.4.8 Copula熵模型的效果评价 | 第84-86页 |
| 3.5 本章小结 | 第86-87页 |
| 第四章 基于克里金-Copula熵结合的站网评价模型 | 第87-113页 |
| 4.1 克里金-Copula熵耦合的站网评价模型建立 | 第87-91页 |
| 4.1.1 信息量指标 | 第87-88页 |
| 4.1.2 克里金标准估计误差(KSE) | 第88页 |
| 4.1.3 NI-KSE准则 | 第88-91页 |
| 4.2 基于克里金-Copula熵结合的上海市气象站网优化分析 | 第91-107页 |
| 4.2.1 流域概况和数据选取 | 第91-92页 |
| 4.2.2 变异函数优选 | 第92-98页 |
| 4.2.3 增设站点确定和雨量的插值 | 第98-99页 |
| 4.2.4 NI-KSE准则优化 | 第99-107页 |
| 4.3 克里金-Copula熵站网优化模型讨论 | 第107-111页 |
| 4.3.1 变异函数不同对站网优化模型结果的影响 | 第107-109页 |
| 4.3.2 克里金-Copula熵模型效果讨论 | 第109-110页 |
| 4.3.3 克里金-Copula熵模型适用性讨论 | 第110-111页 |
| 4.4 本章小结 | 第111-113页 |
| 第五章 结论与展望 | 第113-116页 |
| 5.1 结论 | 第113-114页 |
| 5.2 创新点 | 第114-115页 |
| 5.3 展望 | 第115-116页 |
| 参考文献 | 第116-132页 |
| 致谢 | 第132-134页 |
| 附:个人简历与研究成果 | 第134-136页 |
