非汛期径流预报方法的应用研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| ·引言 | 第9页 |
| ·国内外研究概况 | 第9-14页 |
| ·回归分析方法 | 第10-11页 |
| ·人工神经网络 | 第11-12页 |
| ·时间序列模型 | 第12-14页 |
| ·本文研究内容 | 第14-17页 |
| 第2章 逐步回归模型 | 第17-21页 |
| ·回归分析简介 | 第17-18页 |
| ·逐步回归分析原理 | 第18-20页 |
| ·逐步回归一些问题的说明 | 第20-21页 |
| 第3章 BP神经网络模型 | 第21-29页 |
| ·ANN概述 | 第21-22页 |
| ·经典BP神经网络 | 第22-25页 |
| ·BP网络模型特点 | 第22-23页 |
| ·BP网络学习算法 | 第23-25页 |
| ·网络的训练过程 | 第25页 |
| ·BP算法的启发式改进 | 第25-27页 |
| ·附加动量法 | 第25-26页 |
| ·自适应学习速率 | 第26-27页 |
| ·动量-自适应学习速率调整算法 | 第27页 |
| ·网络的设计 | 第27-29页 |
| 第4章 多维时间序列模型 | 第29-35页 |
| ·时间序列模型简介 | 第29-30页 |
| ·多维时间序列模型的原理和方法 | 第30-35页 |
| 第5章 模型应用实例 | 第35-59页 |
| ·流域概况和资料说明 | 第35-38页 |
| ·流域地理位置及地形地貌特征 | 第35-37页 |
| ·气象水文 | 第37页 |
| ·水利工程概况 | 第37-38页 |
| ·资料说明 | 第38页 |
| ·评价指标 | 第38-39页 |
| ·模型的建立和应用 | 第39-56页 |
| ·黑石关站 | 第39-48页 |
| ·卢氏站 | 第48-52页 |
| ·栾川站 | 第52-56页 |
| ·模型在不同地区应用效果的分析 | 第56-59页 |
| 第6章 总结与展望 | 第59-61页 |
| ·总结 | 第59页 |
| ·展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 附录A | 第65-67页 |
| 附录B | 第67-69页 |
| 附录C | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
