| 摘要 | 第8-9页 |
| Abstract | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-13页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.1 传统方法 | 第13-14页 |
| 1.2.2 现代方法 | 第14-16页 |
| 1.3 本文主要研究内容与技术路线 | 第16-19页 |
| 1.3.1 本文主要研究内容 | 第16-17页 |
| 1.3.2 本文技术路线 | 第17-19页 |
| 第二章 基于灰色径向基神经网络方法的中长期水文预报 | 第19-34页 |
| 2.1 基本原理 | 第19-21页 |
| 2.1.1 灰色系统与灰色关联度 | 第19-20页 |
| 2.1.2 人工神经网络与径向基神经网络 | 第20-21页 |
| 2.1.3 MATLAB软件简介 | 第21页 |
| 2.2 预报因子及预报代表年份的选取 | 第21-31页 |
| 2.2.1 预报因子的选取 | 第21-24页 |
| 2.2.2 预报代表年份的选取 | 第24-31页 |
| 2.3 构建径向基神经网络模型对夏汛期径流量预报 | 第31-32页 |
| 2.4 预报结果分析 | 第32-33页 |
| 2.5 小结 | 第33-34页 |
| 第三章 基于分层叠加预报方法的中长期水文预报 | 第34-45页 |
| 3.1 基本原理 | 第34-35页 |
| 3.1.1 随机水文学 | 第34页 |
| 3.1.2 分层叠加预报方法 | 第34页 |
| 3.1.3 SPSS软件简介 | 第34-35页 |
| 3.2 周期均值叠加法叠加次数研究 | 第35-36页 |
| 3.3 线性部分预报 | 第36-38页 |
| 3.4 周期部分预报 | 第38-41页 |
| 3.5 随机部分预报 | 第41-43页 |
| 3.6 预报结果分析 | 第43-44页 |
| 3.7 小结 | 第44-45页 |
| 第四章 概率密度在中长期水文预报结果评价中的应用 | 第45-49页 |
| 4.1 概率密度函数 | 第45-46页 |
| 4.2 概率密度误差评价预报结果 | 第46-47页 |
| 4.3 小结 | 第47-49页 |
| 第五章 预报系统开发 | 第49-52页 |
| 5.1 开发工具简介 | 第49页 |
| 5.1.1 Visual Basic6.0软件简介 | 第49页 |
| 5.1.2 Matlab GUI工具简介 | 第49页 |
| 5.2 中长期水文预报系统开发 | 第49-51页 |
| 5.2.1 预报界面开发 | 第49-50页 |
| 5.2.2 预报系统整合 | 第50-51页 |
| 5.3 中长期水文预报系统安装 | 第51页 |
| 5.4 小结 | 第51-52页 |
| 第六章 结论与建议 | 第52-54页 |
| 6.1 结论 | 第52页 |
| 6.2 建议 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 攻读学位论文期间发表文章 | 第59页 |