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流域场次暴雨洪水相似性分析的可拓模型构建及应用

第一章 绪论第1-20页
   ·引言第10-11页
   ·问题的提出第11-13页
   ·国内外研究动态第13-17页
     ·暴雨洪水成因气象学研究第13-14页
     ·暴雨洪水水文模拟的发展第14-17页
   ·主要研究内容第17-20页
     ·研究指向第17页
     ·主要研究内容第17页
     ·总体思路及技术路线第17-20页
第二章 可拓学基本理论第20-36页
   ·理论研究背景第20-23页
     ·可拓学的研究对象第20页
     ·可拓学的发展过程第20-21页
     ·可拓学的理论框架第21-23页
   ·可拓学的基本概念第23-33页
     ·物元的概念第23-24页
     ·物元变化的概念第24-25页
     ·可拓集合和关联函数第25-28页
     ·物元的可拓性第28-33页
   ·可拓学在水资源学科中的研究现状第33-36页
第三章 流域场次暴雨洪水相似性指标体系第36-42页
   ·天气成因相似性指标第36-39页
     ·流域暴雨发生的大尺度环流背景第36-37页
     ·触发流域暴雨的天气系统第37-38页
     ·卫星云图特征分析第38页
     ·物理量场分析第38-39页
   ·暴雨过程相似性指标第39页
     ·暴雨的时程特性第39页
     ·暴雨的空间分布第39页
     ·暴雨的流域总量第39页
   ·洪水过程相似性指标第39-40页
     ·洪水的时程特性第40页
     ·洪水的空间过程第40页
   ·相似性分析指标体系及建立原则第40-42页
第四章 流域场次暴雨洪水相似性分析的可拓模型构建第42-58页
   ·暴雨相似性可拓评判模型第42-47页
     ·暴雨同征物元体第42-43页
     ·暴雨特征指标的选取第43-44页
     ·可拓评判方法的二级运用第44-45页
     ·确定场次暴雨经典域、节域第45-46页
     ·确定待评暴雨物元体第46页
     ·可拓评判计算步骤第46-47页
   ·洪水相似性可拓评判模型第47-50页
     ·洪水同征物元体第48页
     ·洪水特征指标的选取第48-49页
     ·场次洪水经典域、节域第49页
     ·待评洪水物元体第49-50页
   ·可拓神经网络模型第50-58页
     ·人工神经网络的构成第50-51页
     ·EBP网络(反向传播算法)第51-53页
     ·可拓神经网络方法第53页
     ·可拓神经网络的结构第53-54页
     ·可拓神经网络的学习算法第54-56页
     ·可拓神经网络的运用阶段第56-58页
第五章 模型应用与结果分析第58-92页
   ·流域概况第58-63页
     ·流域位置第58-59页
     ·地形地貌第59-60页
     ·气象水文第60-62页
     ·社会经济第62-63页
   ·暴雨相似性可拓评判模型的应用第63-70页
     ·暴雨相似性分析流程第63-64页
     ·暴雨物元经典域与节域第64-66页
     ·基于二级指标一次可拓分析第66-69页
     ·基于一级指标二次可拓分析第69-70页
   ·洪水相似性可拓评判模型的应用第70-76页
     ·洪水相似性分析流程第71-72页
     ·洪水物元经典域与节域第72-73页
     ·洪水相似性可拓分析相关结果第73-76页
   ·EBP神经网络的应用第76-80页
     ·神经网络应用分析流程第76-77页
     ·相似性分析BP神经网络结构第77-78页
     ·神经网络分析相关结果第78-80页
   ·可拓神经网络模型的应用第80-84页
     ·可拓神经网络应用分析流程第81页
     ·相似性分析可拓神经网络结构图第81-82页
     ·可拓神经网络相关分析结果第82-84页
   ·应用结果分析比较第84-92页
     ·场次暴雨相似性结果分析比较第84-88页
     ·场次洪水相似性结果分析检验第88页
     ·场次暴雨洪水相似性结果分析比较第88-89页
     ·模型方法分析比较第89-92页
第六章 流域场次暴雨洪水相似性分析系统开发第92-100页
   ·系统开发的目标及原则第92-93页
   ·系统总体结构第93-94页
   ·系统的功能第94-99页
     ·天气成因相似性分析第94-98页
     ·暴雨过程相似性分析第98页
     ·洪水过程相似性分析第98-99页
   ·系统的软件技术第99-100页
第七章 结论与展望第100-104页
   ·结论第100-101页
   ·展望第101-104页
参考文献第104-110页
附录A第110-112页
附录B第112-115页
附录C第115-118页
附录D第118-124页
致谢第124页

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