| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 1 绪论 | 第20-35页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第20-21页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第21-29页 |
| 1.2.1 降雨产品研究概述 | 第21-23页 |
| 1.2.2 降雨预报产品研究概述 | 第23-24页 |
| 1.2.3 中长期径流预报研究概述 | 第24-26页 |
| 1.2.4 水电站水库优化调度研究概述 | 第26-29页 |
| 1.3 有待解决与完善的主要问题 | 第29-30页 |
| 1.4 研究流域概况 | 第30-32页 |
| 1.4.1 研究流域的选择 | 第30-31页 |
| 1.4.2 研究流域概况 | 第31-32页 |
| 1.5 论文主要研究内容 | 第32-34页 |
| 1.6 论文主要框架 | 第34-35页 |
| 2 降雨信息的适用性评价和可利用性分析 | 第35-59页 |
| 2.1 引言 | 第35-36页 |
| 2.2 降雨产品适用性评价 | 第36-49页 |
| 2.2.1 降雨产品 | 第36-37页 |
| 2.2.2 径流预报模型 | 第37页 |
| 2.2.3 评价指标及优选模型 | 第37-39页 |
| 2.2.4 降雨产品可替代性评价 | 第39-48页 |
| 2.2.5 水文模拟适用性评价 | 第48-49页 |
| 2.3 降雨预报产品可利用性分析 | 第49-58页 |
| 2.3.1 降雨预报产品 | 第49-50页 |
| 2.3.2 径流预报模型 | 第50页 |
| 2.3.3 分析方法及评价指标 | 第50-51页 |
| 2.3.4 可利用性分析结果 | 第51-57页 |
| 2.3.5 基于降雨预报产品的径流预报结果 | 第57-58页 |
| 2.4 小结 | 第58-59页 |
| 3 基于数据驱动模型的中期径流预报及其不确定性量化研究 | 第59-72页 |
| 3.1 引言 | 第59-60页 |
| 3.2 研究数据及模型构建 | 第60-65页 |
| 3.2.1 研究数据 | 第60页 |
| 3.2.2 不确定性分解框架 | 第60-61页 |
| 3.2.3 数据驱动模型 | 第61-63页 |
| 3.2.4 ANOVA方法 | 第63-64页 |
| 3.2.5 评价指标 | 第64-65页 |
| 3.3 结果分析 | 第65-71页 |
| 3.3.1 数据驱动模型预报结果 | 第65-68页 |
| 3.3.2 方差分解结果 | 第68-71页 |
| 3.4 小结 | 第71-72页 |
| 4 基于分解-合成模型的中期径流预报及其实用性研究 | 第72-93页 |
| 4.1 引言 | 第72-73页 |
| 4.2 数据处理方法 | 第73-78页 |
| 4.2.1 小波分析 | 第73-76页 |
| 4.2.2 固态模式分解 | 第76-77页 |
| 4.2.3 奇异谱分析 | 第77-78页 |
| 4.3 研究数据及模型构建 | 第78-80页 |
| 4.3.1 研究数据 | 第78页 |
| 4.3.2 ANN模型 | 第78-79页 |
| 4.3.3 ARMA模型 | 第79页 |
| 4.3.4 合成ANN模型 | 第79-80页 |
| 4.3.5 合成ARMA模型 | 第80页 |
| 4.3.6 评价指标 | 第80页 |
| 4.4 方案设计 | 第80-83页 |
| 4.4.1 模拟试验 | 第81-82页 |
| 4.4.2 预报试验 | 第82-83页 |
| 4.5 结果和分析 | 第83-92页 |
| 4.5.1 合成ANN模型的结果 | 第83-85页 |
| 4.5.2 合成ARMA模型的结果 | 第85-87页 |
| 4.5.3 分析 | 第87-92页 |
| 4.6 小结 | 第92-93页 |
| 5 基于ANN模型和大气环流因子的长期径流预报 | 第93-107页 |
| 5.1 引言 | 第93-94页 |
| 5.2 研究数据 | 第94-95页 |
| 5.3 模型介绍 | 第95-96页 |
| 5.4 输入因子选择方法 | 第96-98页 |
| 5.4.1 相关系数法 | 第96-97页 |
| 5.4.2 结合ANN模型的因子选择方法 | 第97-98页 |
| 5.5 评价指标 | 第98-99页 |
| 5.6 结果分析 | 第99-106页 |
| 5.7 小结 | 第106-107页 |
| 6 耦合不同预见期径流预报信息的水电站优化调度模型研究 | 第107-126页 |
| 6.1 引言 | 第107-108页 |
| 6.2 随机动态规划发电调度模型构建 | 第108-115页 |
| 6.2.1 模型目标函数 | 第108页 |
| 6.2.2 约束条件 | 第108-109页 |
| 6.2.3 决策方式 | 第109-111页 |
| 6.2.4 模型递推方程建立 | 第111-115页 |
| 6.2.5 模型求解 | 第115页 |
| 6.3 实例研究 | 第115-124页 |
| 6.3.1 不同预见期径流预报信息分级利用的有效性分析 | 第116-121页 |
| 6.3.2 优化调度图 | 第121-122页 |
| 6.3.3 模拟调度结果 | 第122-124页 |
| 6.4 小结 | 第124-126页 |
| 7 结论与展望 | 第126-130页 |
| 7.1 结论 | 第126-128页 |
| 7.2 创新点 | 第128-129页 |
| 7.3 展望 | 第129-130页 |
| 参考文献 | 第130-141页 |
| 攻读博士学位期间科研项目及科研成果 | 第141-142页 |
| 致谢 | 第142-144页 |
| 作者简介 | 第144页 |
