| 摘要 | 第8-9页 |
| Abstract | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 水文模型 | 第12-13页 |
| 1.2.2 实时洪水预报方法 | 第13-15页 |
| 1.3 研究内容及技术路线 | 第15-18页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第15-17页 |
| 1.3.2 技术路线 | 第17-18页 |
| 第二章 研究区概况及大伙房模型概述 | 第18-22页 |
| 2.1 大伙房水库流域概况 | 第18-19页 |
| 2.2 大伙房模型 | 第19-21页 |
| 2.2.1 大伙房模型产流计算 | 第19-20页 |
| 2.2.2 大伙房模型汇流计算 | 第20-21页 |
| 2.3 小结 | 第21-22页 |
| 第三章 半分布式BP神经网络洪水预报模型构建与校验 | 第22-56页 |
| 3.1 半分布式BP神经网络洪水预报模型构建 | 第22-28页 |
| 3.1.1 BP神经网络 | 第22-24页 |
| 3.1.2 半分布式BP神经网络洪水预报模型结构 | 第24-28页 |
| 3.2 半分布式BP神经网络洪水预报模型校验 | 第28-40页 |
| 3.2.1 流域分区 | 第28-29页 |
| 3.2.2 子流域内流量预报 | 第29-34页 |
| 3.2.3 入库流量预报 | 第34-39页 |
| 3.2.4 结果分析 | 第39-40页 |
| 3.3 改进半分布式BP神经网络洪水预报模型构建 | 第40-43页 |
| 3.3.1 遗传算法 | 第40-41页 |
| 3.3.2 改进半分布式BP神经网络洪水预报模型结构 | 第41-43页 |
| 3.4 改进半分布式BP神经网络洪水预报模型校验 | 第43-55页 |
| 3.4.1 遗传算法率定大伙房模型参数 | 第43-46页 |
| 3.4.2 子流域内流量预报 | 第46-49页 |
| 3.4.3 入库流量预报 | 第49-55页 |
| 3.4.4 结果分析 | 第55页 |
| 3.5 小结 | 第55-56页 |
| 第四章 结论与建议 | 第56-58页 |
| 4.1 结论 | 第56页 |
| 4.2 建议 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第62页 |