洪家渡水电站月径流量预报方案的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-12页 |
| ·研究的目的及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外的研究现状 | 第10-11页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第11-12页 |
| 第二章 预报方法 | 第12-38页 |
| ·单要素法 | 第12-26页 |
| ·时间序列分析 | 第12-16页 |
| ·周期均值叠加法 | 第16-18页 |
| ·人工神经网络 | 第18-20页 |
| ·小波分析 | 第20-26页 |
| ·多要素综合法 | 第26-38页 |
| ·预报因子的分析 | 第27-29页 |
| ·多元线性回归 | 第29-30页 |
| ·逐步回归 | 第30-33页 |
| ·岭回归 | 第33-34页 |
| ·主成分回归 | 第34-38页 |
| 第三章 实例应用研究 | 第38-73页 |
| ·基本资料 | 第38-42页 |
| ·流域概况 | 第38-39页 |
| ·洪家渡水电站径流分析 | 第39-40页 |
| ·预报因子资料 | 第40-42页 |
| ·建立预报模型 | 第42-73页 |
| ·时间序列分析模型 | 第42-45页 |
| ·周期均值叠加模型 | 第45-47页 |
| ·逐步回归模型 | 第47-50页 |
| ·岭回归模型 | 第50-53页 |
| ·主成分回归模型 | 第53-55页 |
| ·基于小波分解的预报模型 | 第55-70页 |
| ·组合预报 | 第70-73页 |
| 第四章 结果分析 | 第73-79页 |
| ·拟合、预报结果 | 第73-76页 |
| ·影响因子分析 | 第76-77页 |
| ·模型分析 | 第77-79页 |
| 第五章 总结和展望 | 第79-82页 |
| ·总结 | 第79-80页 |
| ·展望 | 第80-82页 |
| 参考文献 | 第82-85页 |
| 致谢 | 第85页 |