| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-9页 |
| 1. 绪论 | 第9-19页 |
| ·研究背景和意义 | 第9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-17页 |
| ·灌区退水的研究进展 | 第9-11页 |
| ·农田水量转化理论的研究进展 | 第11-12页 |
| ·水量预测理论和方法的研究进展 | 第12-17页 |
| ·宁夏引黄灌区水资源研究现状 | 第17页 |
| ·主要研究内容 | 第17-18页 |
| ·研究的技术路线 | 第18-19页 |
| 2. 宁夏引黄灌区概况及水资源转化特性分析 | 第19-31页 |
| ·引黄灌区概况 | 第19-21页 |
| ·灌区的引水和排水系统 | 第21-23页 |
| ·灌区的引水系统 | 第21页 |
| ·灌区的排水系统 | 第21-23页 |
| ·灌区水资源分析 | 第23-27页 |
| ·地表水资源 | 第23-26页 |
| ·地下水资源 | 第26-27页 |
| ·灌区的土壤水资源 | 第27页 |
| ·水资源总量 | 第27页 |
| ·灌区水资源利用情况分析 | 第27-28页 |
| ·用水现状分析 | 第27-28页 |
| ·灌区的水资源利用的特点 | 第28页 |
| ·灌区水资源转化特性分析 | 第28-31页 |
| ·灌区水资源转化特征 | 第28-29页 |
| ·灌区的水资源转化模式 | 第29-31页 |
| 3. 宁夏引黄灌区退水规律分析 | 第31-42页 |
| ·灌区退水量的组成 | 第31页 |
| ·灌区退水量年内、年际的变化规律 | 第31-33页 |
| ·退水量年内变化规律 | 第31-32页 |
| ·灌区退水量年际变化规律 | 第32-33页 |
| ·灌区退水量影响因素分析 | 第33-39页 |
| ·引水量的影响 | 第34-35页 |
| ·地下水位的影响 | 第35-37页 |
| ·降水量的影响 | 第37-38页 |
| ·蒸发量的影响 | 第38-39页 |
| ·退水量的关联分析 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 4. 灌区年退水量预测的RBF网络模型 | 第42-51页 |
| ·前言 | 第42页 |
| ·神经网络的基本理论 | 第42-47页 |
| ·人工神经元模型 | 第42-43页 |
| ·神经网络的拓扑结构 | 第43页 |
| ·神经网络的学习方式 | 第43-44页 |
| ·RBF网络理论与算法 | 第44-47页 |
| ·RBF网络退水量预测模型 | 第47-50页 |
| ·河西灌区年退水量预测模型 | 第47-49页 |
| ·河东灌区年退水量预测模型 | 第49-50页 |
| ·本章小节 | 第50-51页 |
| 5. 灌区月退水量预测的小波网络模型 | 第51-71页 |
| ·前言 | 第51页 |
| ·小波分析的基本理论 | 第51-56页 |
| ·傅里叶变换,窗口傅里叶变换与小波变换 | 第51-52页 |
| ·小波变换 | 第52-53页 |
| ·常用小波函数 | 第53-54页 |
| ·多分辨分析 | 第54-55页 |
| ·Mallat算法 | 第55-56页 |
| ·BP神经网络的基本理论 | 第56-61页 |
| ·BP网络模型 | 第56-57页 |
| ·BP算法 | 第57-58页 |
| ·BP网络的局限性 | 第58-59页 |
| ·BP算法改进 | 第59-60页 |
| ·网络推广能力的提高 | 第60-61页 |
| ·小波网络模型 | 第61-63页 |
| ·引言 | 第61-62页 |
| ·小波网络 | 第62-63页 |
| ·灌区月退水量预测的小波网络模型 | 第63-70页 |
| ·"松散型"小波网络 | 第63-65页 |
| ·青铜峡河西灌区月退水量的小波网络预测模型 | 第65-68页 |
| ·青铜峡河东灌区月退水量的小波网络预测模型 | 第68-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 6. 基于小波分析与时间序列分析的灌区日退水量预测模型 | 第71-83页 |
| ·前言 | 第71页 |
| ·时间序列模型及其性质 | 第71-76页 |
| ·时间序列模型的分类 | 第71-73页 |
| ·模型阶数的确定 | 第73-74页 |
| ·模型参数的估计 | 第74-75页 |
| ·模型考核的检验 | 第75-76页 |
| ·小波分析与时间序列应用于灌区日退水量预测 | 第76-81页 |
| ·小波分析与时间序列应用于灌区日退水量预测模型 | 第76-77页 |
| ·小波分析和时间序列应用于灌区日退水量预测 | 第77-81页 |
| ·本章小结 | 第81-83页 |
| 7. 灌区日退水量混沌小波网络模型研究 | 第83-96页 |
| ·前言 | 第83页 |
| ·时间序列的相空间重构 | 第83-86页 |
| ·动力系统与相空间重构 | 第83-84页 |
| ·相空间重构延迟时间的选择 | 第84-85页 |
| ·相空间重构嵌入维数的选择 | 第85-86页 |
| ·灌区日退水量时间序列的混沌识别 | 第86-90页 |
| ·混沌时间序列的识别方法 | 第86-87页 |
| ·饱和关联数法 | 第87-89页 |
| ·灌区日退水量时间序列的混沌识别 | 第89-90页 |
| ·灌区日退水量混沌小波网络模型 | 第90-95页 |
| ·小波网络模型 | 第90-93页 |
| ·灌区日退水量混沌小波网络模型的结构 | 第93-94页 |
| ·混沌神经网络模型的验证 | 第94-95页 |
| ·本章小结 | 第95-96页 |
| 8 结论 | 第96-98页 |
| 致谢 | 第98-99页 |
| 参考文献 | 第99-105页 |
| 附录 | 第105页 |