复杂性理论在河川径流时间序列分析中的应用研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-14页 |
| 1 绪论 | 第14-41页 |
| ·研究的背景及意义 | 第14-19页 |
| ·研究的背景 | 第14-15页 |
| ·传统预测理论的基本思想和假设 | 第15-17页 |
| ·径流时间序列预测研究的趋势 | 第17-19页 |
| ·复杂性理论的产生与发展 | 第19-26页 |
| ·复杂性理论的产生 | 第20-24页 |
| ·复杂性理论的发展过程 | 第24-26页 |
| ·复杂性理论对现代科学研究的作用和影响 | 第26-29页 |
| ·水文水资源系统复杂性研究的现状 | 第29-32页 |
| ·水文水资源系统复杂性研究存在的问题与展望 | 第32-35页 |
| ·存在的问题 | 第32-34页 |
| ·发展前景 | 第34-35页 |
| ·本研究的基本特征 | 第35-39页 |
| ·研究的目的、内容和拟解决的关键问题 | 第35-37页 |
| ·研究采用的方法及技术路线 | 第37-39页 |
| ·本研究的特色及创新点 | 第39-41页 |
| 2 径流时间序列的复杂性测度理论 | 第41-65页 |
| ·概述 | 第41页 |
| ·复杂性 | 第41-47页 |
| ·复杂性概念简介 | 第42-46页 |
| ·复杂性的特征 | 第46-47页 |
| ·复杂性测度 | 第47-59页 |
| ·复杂性测度的数学基础 | 第49-53页 |
| ·kolmogorov复杂性测度 | 第53-55页 |
| ·复杂性测度 | 第55-56页 |
| ·涨落复杂性 | 第56-58页 |
| ·近似熵 | 第58-59页 |
| ·序列的粗粒化 | 第59-63页 |
| ·过分粗粒化现象 | 第59-60页 |
| ·空心比率准则粗粒化方法 | 第60-63页 |
| ·本章小结 | 第63-65页 |
| 3 径流时间序列的相空间重构技术 | 第65-77页 |
| ·引言 | 第65页 |
| ·相空间重构技术 | 第65-67页 |
| ·最佳嵌入参数的确定 | 第67-70页 |
| ·最佳嵌入参数确定的虚假邻域法 | 第68页 |
| ·自相关时间的计算 | 第68-69页 |
| ·演化时间的确定 | 第69页 |
| ·最佳嵌入参数确定的虚假邻域算法 | 第69-70页 |
| ·相空间重构对时间序列长度的要求 | 第70-71页 |
| ·径流时间序列最少影响因素个数的确定 | 第71-72页 |
| ·黄河上中下游径流时间序列的相空间嵌入参数 | 第72-76页 |
| ·本章小结 | 第76-77页 |
| 4 径流时间序列可预测性研究 | 第77-90页 |
| ·径流时间序列长程相关性研究 | 第77-84页 |
| ·标度不变性 | 第77-79页 |
| ·DFA算法 | 第79-81页 |
| ·径流序列波动的标度指数估计 | 第81-84页 |
| ·径流时间序列的可预测性分析 | 第84-89页 |
| ·本章小结 | 第89-90页 |
| 5 径流时间序列独立分量分析理论研究 | 第90-103页 |
| ·引言 | 第90-91页 |
| ·独立分量分析法 | 第91-93页 |
| ·ICA定义 | 第91-92页 |
| ·独立性定义 | 第92-93页 |
| ·ICA估计原理 | 第93-102页 |
| ·负熵判决准则 | 第94-95页 |
| ·径流时间序列的FastICA算法 | 第95-97页 |
| ·FastICA算法仿真实例 | 第97-102页 |
| ·本章小结 | 第102-103页 |
| 6 基于支持向量机的径流预测模型研究 | 第103-126页 |
| ·径流序列的预测问题 | 第103-104页 |
| ·小样本机器学习理论：统计学习理论 | 第104-109页 |
| ·机器学习的基本问题 | 第104-107页 |
| ·统计学习理论 | 第107-109页 |
| ·支持向量机理论 | 第109-118页 |
| ·支持向量机 | 第110-117页 |
| ·最小二乘支持向量机 | 第117-118页 |
| ·改进的最小二乘支持向量机 | 第118-120页 |
| ·混沌优化算法 | 第120-123页 |
| ·基于混沌优化的最小二乘支持向量机径流预测模型 | 第123-125页 |
| ·数据准备 | 第123-124页 |
| ·C-λiv1-SVM预测算法 | 第124-125页 |
| ·本章小结 | 第125-126页 |
| 7 黄河干流河川径流序列的复杂性分析 | 第126-145页 |
| ·各站点径流复杂度及人类活动影响分析 | 第127-128页 |
| ·各站点径流复杂度及人类活动影响年平均变化分析 | 第128-130页 |
| ·各站点径流复杂度及人类活动影响月变化分析 | 第130-133页 |
| ·各站点径流复杂度及人类活动影响年代变化分析 | 第133页 |
| ·各站点径流复杂度及人类活动影响时段变化分析 | 第133-135页 |
| ·自然环境对各站点天然径流影响的复杂性分析 | 第135-137页 |
| ·各站点径流量与近似熵关系的定性分析 | 第137-143页 |
| ·本章小结130 | 第143-145页 |
| 8 基于相空间重构的径流序列ICA分析 | 第145-160页 |
| ·径流序列的分解 | 第145-152页 |
| ·径流序列独立分量的复杂性分析 | 第152-156页 |
| ·径流序列独立分量的非趋势波动分析 | 第156-159页 |
| ·本章小结 | 第159-160页 |
| 9 黄河干流河川径流预测 | 第160-176页 |
| ·构建预测因子 | 第160-161页 |
| ·建模方式 | 第161页 |
| ·建立训练集测试集 | 第161-162页 |
| ·C-λiv1-SVM预测模型的预测效果分析 | 第162-175页 |
| ·本章小结 | 第175-176页 |
| 10 结论与展望 | 第176-180页 |
| ·研究成果 | 第176-179页 |
| ·展望 | 第179-180页 |
| 致 谢 | 第180-181页 |
| 参考文献 | 第181-196页 |
| 附 录 | 第196-197页 |
