基于小波分析的邯郸山区水文特性分析与预测
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-25页 |
| ·选题背景、目的和意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-20页 |
| ·小波分析在水文序列多时间尺度分析中的研究现状 | 第12-17页 |
| ·小波分析在水文序列变化特性上的研究现状 | 第17-18页 |
| ·小波人工神经网络在水文序列预测预报中的研究现状 | 第18-20页 |
| ·研究的主要范围、内容和技术路线 | 第20-21页 |
| ·研究的主要范围、内容 | 第20页 |
| ·技术路线 | 第20-21页 |
| ·研究区域概况 | 第21-25页 |
| ·自然地理 | 第21-22页 |
| ·水系 | 第22页 |
| ·气候特征 | 第22页 |
| ·地形地貌和土壤 | 第22-23页 |
| ·水资源分区和山区概况 | 第23-25页 |
| 第2章 小波分析方法 | 第25-36页 |
| ·小波概述 | 第25页 |
| ·小波变换 | 第25-27页 |
| ·论文涉及小波 | 第27-29页 |
| ·Morlet小波 | 第27-28页 |
| ·Daubechies小波 | 第28-29页 |
| ·小波方差 | 第29页 |
| ·多分辨分析 | 第29-31页 |
| ·Mallat塔式算法 | 第31-32页 |
| ·小波人工神经网络 | 第32-36页 |
| ·人工神经网络 | 第32-33页 |
| ·BP网络模型 | 第33页 |
| ·BP算法 | 第33-35页 |
| ·VLBP算法 | 第35-36页 |
| 第3章 基于小波的水文序列多时间尺度分析 | 第36-46页 |
| ·水文时间序列的小波变换分析方法 | 第36-37页 |
| ·邯郸山区的降雨距平序列的多时间尺度分析应用 | 第37-44页 |
| ·基本资料 | 第37-38页 |
| ·邯郸山区降水的时频分析应用 | 第38页 |
| ·邯郸山区降水小波变换的模平方时频特性分析 | 第38-41页 |
| ·邯郸山区降水小波变换的实部时频特性分析 | 第41-44页 |
| ·邯郸山区年降水量变化的主周期分析应用 | 第44页 |
| ·本章小结 | 第44-46页 |
| 第4章 基于小波分析在水文序列复杂性分析 | 第46-54页 |
| ·基于小波变换的降雨序列信息量系数计算 | 第47-49页 |
| ·理论方法介绍 | 第47页 |
| ·小波变换 | 第47-48页 |
| ·能量概率分布计算 | 第48页 |
| ·信息量系数 | 第48页 |
| ·应用分析 | 第48-49页 |
| ·基于连续小波变换系数的水文序列分维估计 | 第49-53页 |
| ·理论和思路 | 第49-50页 |
| ·步骤 | 第50页 |
| ·应用 | 第50-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 多尺度下水文时间序列相关性分析 | 第54-65页 |
| ·引言 | 第54页 |
| ·分析方法 | 第54-56页 |
| ·时间序列的互相关关系 | 第54-55页 |
| ·相关系数的显著性检验 | 第55-56页 |
| ·多尺度下降雨径流时间序列的相关性分析应用 | 第56-64页 |
| ·典型区间的选取及其基本情况 | 第56-57页 |
| ·面降雨和自产年径流原始序列相关性分析 | 第57页 |
| ·多尺度下面降雨和自产年径流序列相关性分析 | 第57-64页 |
| ·多尺度下降雨径流序列相关性分析结果 | 第64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第6章 基于小波神经网络模型的区间径流预测 | 第65-72页 |
| ·引言 | 第65-66页 |
| ·分析方法 | 第66-67页 |
| ·基于小波BP神经网络模型的年径流预测 | 第67-71页 |
| ·网络隐含层节点数的选择 | 第67页 |
| ·数据的归一化处理 | 第67-68页 |
| ·网络训练与模拟结果 | 第68-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 结论 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 附表 | 第79-85页 |
| 附图 | 第85-86页 |
| 作者简介及攻读硕士学位期间发表论文和科研成果 | 第86页 |
