混沌时间序列法在水文预报中的应用
| 第1章 绪论 | 第1-13页 |
| 1．1 水文预报的目的及意义 | 第6页 |
| 1．2 国内外水文预报系统的研究现状 | 第6-8页 |
| 1．3 时间序列法及混沌理论的发展 | 第8-11页 |
| 1．4 本论文主要工作及内容 | 第11-13页 |
| 第2章 混沌理论简介 | 第13-19页 |
| 2．1 混沌基本概念 | 第13-16页 |
| 2．1．1 混沌与混沌学 | 第13-14页 |
| 2．1．2 有关混沌的基本术语 | 第14-15页 |
| 2．1．3 混沌与随机过程的区别 | 第15-16页 |
| 2．2 混沌的基本特性 | 第16-19页 |
| 第3章 混沌序列法原理简介 | 第19-24页 |
| 3．1 混沌的定性与定量描述 | 第19-21页 |
| 3．2 混沌的观察方法 | 第21-22页 |
| 3．3 相空间重构 | 第22页 |
| 3．4 相空间预测 | 第22-24页 |
| 第4章 混沌序列法用于水文预报中的基本步骤 | 第24-28页 |
| 4．1 水文系统混沌性识别 | 第25-26页 |
| 4．2 重构水文系统的相空间 | 第26页 |
| 4．3 水文系统混沌预测法 | 第26-28页 |
| 第5章 混沌序列法在黑河日径流量预报中的应用 | 第28-51页 |
| 5．1 研究区概况 | 第28-29页 |
| 5．1．1 黑河及流域简介 | 第28-29页 |
| 5．1．2 原始数据简要分析 | 第29页 |
| 5．2 时间延迟的计算 | 第29-32页 |
| 5．2．1 计算原理与方法 | 第30页 |
| 5．2．2 计算程序 | 第30-31页 |
| 5．2．3 结果与分析 | 第31-32页 |
| 5．3 关联维数和嵌入维数的计算 | 第32-37页 |
| 5．3．1 计算原理与方法 | 第32-34页 |
| 5．3．2 计算程序 | 第34-35页 |
| 5．3．3 结果与分析 | 第35-37页 |
| 5．4 最大李雅谱诺夫指数的计算 | 第37-44页 |
| 5．4．1 计算原理与方法 | 第39-40页 |
| 5．4．2 计算程序 | 第40-42页 |
| 5．4．3 结果与分析 | 第42-44页 |
| 5．5 黑河日径流量序列的相空间重构与预测 | 第44-51页 |
| 5．5．1 计算原理与方法 | 第45-47页 |
| 5．5．2 计算程序 | 第47-48页 |
| 5．5．3 结果与分析 | 第48-51页 |
| 第6章 结论与展望 | 第51-53页 |
| 6．1 结论 | 第51-52页 |
| 6．2 展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 致谢 | 第57页 |
