| 第一章 绪论 | 第1-25页 |
| 1．1 问题的提出 | 第11-15页 |
| 1．1．1 浅滩演变特点 | 第11-12页 |
| 1．1．2 浅滩演变研究的学科价值 | 第12-13页 |
| 1．1．3 浅滩演变研究的应用价值 | 第13-15页 |
| 1．2 浅滩演变研究现状和发展趋势 | 第15-23页 |
| 1．2．1 河工模型试验 | 第15-16页 |
| 1．2．2 河流泥沙数学模型 | 第16-19页 |
| 1．2．3 实测资料分析法 | 第19-20页 |
| 1．2．4 浅滩演变预测的主要困难和研究趋势 | 第20-23页 |
| 1．3 本文研究内容 | 第23-25页 |
| 第二章 内河水深遥感方法与应用 | 第25-54页 |
| 2．1 概述 | 第26页 |
| 2．2 遥感技术 | 第26-31页 |
| 2．2．1 遥感 | 第26-27页 |
| 2．2．2 遥感技术设备 | 第27-28页 |
| 2．2．3 RS与GIS的集成 | 第28-30页 |
| 2．2．4 RS在水下地形测量中的应用 | 第30-31页 |
| 2．3 遥感测深的原理 | 第31-35页 |
| 2．3．1 遥感测深信息的接收过程 | 第31-32页 |
| 2．3．2 光波在大气中的传播 | 第32-33页 |
| 2．3．3 水体对光波的衰减 | 第33-34页 |
| 2．3．4 不同信息源的波段特性 | 第34-35页 |
| 2．4 内河水深遥感 | 第35-49页 |
| 2．4．1 研究区域和研究时段选择 | 第35-36页 |
| 2．4．2 TM影像的处理 | 第36-39页 |
| 2．4．3 遥感光谱值和水深相关分析 | 第39-41页 |
| 2．4．4 水深遥感信息模型建立 | 第41-47页 |
| 2．4．5 水深反演与成果分析 | 第47-49页 |
| 2．5 RS技术在浅滩冲淤分析中的应用 | 第49-52页 |
| 2．5．1 概述 | 第49-50页 |
| 2．5．2 研究方法与成果比较 | 第50-52页 |
| 2．6 小结 | 第52-54页 |
| 第三章 基于人工神经网络理论的浅滩演变预测模型 | 第54-74页 |
| 3．1 概述 | 第54-55页 |
| 3．2 人工神经网络 | 第55-61页 |
| 3．2．1 神经网络的基本原理 | 第55-59页 |
| 3．2．2 典型的神经网络模型及神经网络计算特点 | 第59-61页 |
| 3．3 基于神经网络的浅滩演变预测模型 | 第61-72页 |
| 3．3．1 BP网络模型 | 第61-64页 |
| 3．3．2 影响因子分析 | 第64-66页 |
| 3．3．3 样本中各因子的获取 | 第66-67页 |
| 3．3．4 训练样本及其规范化 | 第67-69页 |
| 3．3．5 浅滩演变预测的BP网络模型 | 第69-71页 |
| 3．3．6 网络初始权、阈值和学习速率 | 第71-72页 |
| 3．4 小结 | 第72-74页 |
| 第四章 闽江竹岐至侯官段浅滩演变预测的神经网络模型 | 第74-95页 |
| 4．1 概述 | 第74页 |
| 4．2 因子选择与提取方法 | 第74-78页 |
| 4．2．1 输入因子确定 | 第74-76页 |
| 4．2．2 输入输出因子的提取方法 | 第76-78页 |
| 4．3 训练样本的选取 | 第78-80页 |
| 4．4 二层5因子预测模式 | 第80-87页 |
| 4．4．1 隐层单元的数目 | 第80-81页 |
| 4．4．2 样本的规范化处理 | 第81-82页 |
| 4．4．3 权和阈值的初始值域 | 第82-83页 |
| 4．4．4 激活函数的确定 | 第83-84页 |
| 4．4．5 模型训练与检验 | 第84-86页 |
| 4．4．6 不同样本数对二层网络模型预测效果影响 | 第86-87页 |
| 4．5 三层4因子预测模式 | 第87-92页 |
| 4．5．1 网络的拓扑结构 | 第87-88页 |
| 4．5．2 样本的规范化处理 | 第88-89页 |
| 4．5．3 权和阈值的初始值域 | 第89-90页 |
| 4．5．4 模型训练与检验 | 第90-92页 |
| 4．5．5 不同样本数对三层网络模型预测效果影响 | 第92页 |
| 4．6 小结 | 第92-95页 |
| 第五章 基于GIS的平面二维泥沙数学模型及其应用 | 第95-139页 |
| 5．1 引言 | 第95-96页 |
| 5．2 地理信息系统概述 | 第96-101页 |
| 5．2．1 地理信息系统及其技术体系 | 第96-97页 |
| 5．2．2 地理信息系统的基本功能 | 第97-99页 |
| 5．2．3 地理信息系统的应用及发展趋势 | 第99-101页 |
| 5．3 平面二维泥沙数学模型 | 第101-104页 |
| 5．3．1 基本方程 | 第101-103页 |
| 5．3．2 问题分析 | 第103-104页 |
| 5．4 GIS与泥沙数学模型集成 | 第104-118页 |
| 5．4．1 集成意义 | 第104-105页 |
| 5．4．2 集成形式与存在的问题 | 第105-108页 |
| 5．4．3 网络生成 | 第108-112页 |
| 5．4．4 输入与输出数据接口设计 | 第112-118页 |
| 5．5 基于GIS的闽江竹岐至侯官段泥沙数学模型 | 第118-125页 |
| 5．5．1 基本情况 | 第118-119页 |
| 5．5．2 泥沙模型的数值求解 | 第119-123页 |
| 5．5．3 基于GIS的泥沙数学模型的实现 | 第123-125页 |
| 5．6 基于GIS的模型结果分析 | 第125-138页 |
| 5．6．1 模型验证 | 第125-127页 |
| 5．6．2 河床变形预测结果分析 | 第127-138页 |
| 5．7 小结 | 第138-139页 |
| 第六章 模拟与预测系统 | 第139-154页 |
| 6．1 概述 | 第139-140页 |
| 6．2 系统设计 | 第140-142页 |
| 6．2．1 系统结构 | 第140-141页 |
| 6．2．2 系统模块与功能 | 第141-142页 |
| 6．3 系统的主要技术 | 第142-144页 |
| 6．4 系统应用 | 第144-154页 |
| 第七章 结论与展望 | 第154-157页 |
| 参考文献 | 第157-171页 |
| 致谢 | 第171-172页 |
| 博士学习期间发表的第一作者论文 | 第172页 |