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南水北調中線水源區水文要素演變特征研究
 
     論文目錄
 
摘要第4-6頁
ABSTRACT第6-7頁
1 緒論第11-19頁
    1.1 研究背景及意義第11-12頁
        1.1.1 選題背景第11-12頁
        1.1.2 研究意義第12頁
    1.2 國內外研究進展第12-15頁
        1.2.1 南水北調中線水源區研究進展第12-13頁
        1.2.2 水文要素演變研究第13-14頁
        1.2.3 水文要素預測研究第14-15頁
    1.3 主要研究內容第15-16頁
    1.4 技術路線第16-17頁
    1.5 小結第17-19頁
2 研究區域概況第19-23頁
    2.1 自然地理第19-21頁
        2.1.1 地理位置第19頁
        2.1.2 氣候狀況第19頁
        2.1.3 地形地貌第19-20頁
        2.1.4 水文特征第20頁
        2.1.5 自然資源第20-21頁
        2.1.6 社會經濟第21頁
    2.2 數據來源第21-23頁
3 南水北調中線水源區水文要素演變特征分析第23-38頁
    3.1 原理和方法第23-28頁
        3.1.1 趨勢分析方法第23-25頁
        3.1.2 突變檢測方法第25-27頁
        3.1.3 跳躍性分析第27-28頁
    3.2 水文要素演變特征第28-36頁
        3.2.1 趨勢分析第28-30頁
        3.2.2 跳躍性分析第30-32頁
        3.2.3 突變性分析第32-36頁
    3.3 小結第36-38頁
4 南水北調中線水源區水文要素周期性演變規律第38-64頁
    4.1 小波簡史第38-39頁
    4.2 小波的優點第39-40頁
    4.3 小波分析原理第40-43頁
        4.3.1 連續小波變換第40-41頁
        4.3.2 離散小波變換第41-42頁
        4.3.3 小波函數第42-43頁
    4.4 水文要素小波分析第43-60頁
        4.4.1 水文要素全年周期性分析第43-49頁
        4.4.2 水文要素汛期周期性分析第49-55頁
        4.4.3 水文要素非汛期周期性分析第55-60頁
    4.5 全年、汛期與非汛期周期對比分析第60-63頁
    4.6 小結第63-64頁
5 混沌神經網絡預測第64-99頁
    5.1 混沌理論第64-69頁
        5.1.1 相空間重構第66-67頁
        5.1.2 重構時間延遲第67-68頁
        5.1.3 重構嵌入維數第68-69頁
    5.2 神經網絡第69-74頁
        5.2.1 神經元模型第70-72頁
        5.2.2 基于混沌神經網絡的時間序列預測模型第72-73頁
        5.2.3 混沌神經網絡時間序列預測的建模步驟第73-74頁
    5.3 水文要素預測第74-82頁
        5.3.1 延遲時間確定第74-76頁
        5.3.2 嵌入維數確定第76-79頁
        5.3.3 神經網絡預測第79-82頁
    5.4 水文要素汛期預測第82-88頁
        5.4.1 延遲時間確定第82-84頁
        5.4.2 嵌入維數確定第84-88頁
    5.5 水文要素非汛期預測第88-96頁
        5.5.1 延遲時間確定第88-90頁
        5.5.2 嵌入維數確定第90-94頁
        5.5.3 汛期與非汛期神經網絡預測第94-96頁
    5.6 小結第96-99頁
6 結論與建議第99-101頁
    6.1 結論第99-100頁
    6.2 展望與建議第100-101頁
攻讀碩士學位期間發表的學術論文及參加的科研項目第101-103頁
致謝第103-105頁
參考文獻第105-110頁

 
論文編號BS3779810,這篇論文共110
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