水文非线性时间序列分析的自记忆模型研究
| 前言 | 第1-12页 |
| 1 研究背景及意义 | 第12-28页 |
| 1．1 国内外水文时间序列的研究动态与分析 | 第12-22页 |
| 1．2 本研究的目的及意义 | 第22-25页 |
| 1．3 论文研究思路和主要内容 | 第25-28页 |
| 2 水文非线性动力模型反演 | 第28-38页 |
| 2．1 概述 | 第28-29页 |
| 2．2 动力系统的概念 | 第29-30页 |
| 2．3 基本反演方法 | 第30-34页 |
| 2．4 一元时间序列的反演方法 | 第34-37页 |
| 2．5 小结 | 第37-38页 |
| 3 自记忆性原理及其预报模型 | 第38-48页 |
| 3．1 概述 | 第38-39页 |
| 3．2 自记忆性原理 | 第39-43页 |
| 3．3 记忆系数的求解 | 第43-45页 |
| 3．4 自记忆预报与其它预报途径的关系 | 第45-46页 |
| 3．5 小结 | 第46-48页 |
| 4 自记忆预报模型的应用 | 第48-60页 |
| 4．1 自记忆模型在地下水位动态预报中的应用 | 第48-52页 |
| 4．2 考虑周期性变化的地下水位自记忆预报模型 | 第52-56页 |
| 4．3 年径流自记忆预报模型 | 第56-59页 |
| 4．4 小结 | 第59-60页 |
| 5 灰色自记忆模型及其应用 | 第60-78页 |
| 5．1 概述 | 第60-61页 |
| 5．2 灰色GM(1，1)微分方程 | 第61-62页 |
| 5．3 灰色自记忆模型 | 第62-64页 |
| 5．4 灰色自记忆模型的应用 | 第64-76页 |
| 5．5 小结 | 第76-78页 |
| 6 基于相空间重构的自记忆模型 | 第78-98页 |
| 6．1 概述 | 第78-79页 |
| 6．2 混沌时间序列预测理论概要 | 第79-83页 |
| 6．3 相空间自记忆模型 | 第83-86页 |
| 6．4 相空间自记忆模型应用 | 第86-97页 |
| 6．5 小结 | 第97-98页 |
| 7 结论与建议 | 第98-102页 |
| 致谢 | 第102-103页 |
| 参考文献 | 第103-111页 |
| 在校学习期间发表的论文 | 第111页 |
