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基于非线性理论的钱塘江涌潮预报系统研究

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基于非线性理论的钱塘江涌潮预报系统研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第1章 绪论第10-15页
  · 课题研究的背景及意义第10-12页
    · 研究背景第10-11页
    · 研究意义第11-12页
  · 国内外研究与发展现状第12-13页
    · 传统预测方法第12-13页
    · 非线性理论预测方法第13页
  · 论文的组织结构第13-15页
第2章 混沌理论及在江河涌潮预报中的应用第15-28页
  · 混沌学概论第15-16页
  · 水文系统的相空间重构第16-19页
    · 相空间重构概论第16-17页
    · 关联维数定义第17-18页
    · 饱和关联维数法第18-19页
  · Lyapunov指数法第19-22页
    · Lyapunov指数定义第19-20页
    · Wolf法第20-21页
    · 小数据量法第21-22页
  · 实际涌潮系统混沌特性识别第22-27页
    · 相空间重构技术第22-25页
    · 最大Lyapunov指数第25-27页
  · 本章小结第27-28页
第3章 人工神经网络在江河涌潮预报中的应用第28-40页
  · BP神经网络应用研究第28-32页
    · BP神经网络原理及结构第28-30页
    · BP神经网络设计过程第30-32页
  · 支持向量机(SVM)应用研究第32-35页
    · 支持向量机理论基础第32-35页
    · 支持向量机回归预测模型第35页
  · 实例分析第35-39页
    · 基于BP神经网络的钱塘江涌潮潮时预报第35-37页
    · 基于SVM的钱塘江涌潮潮位预报第37-39页
  · 本章小结第39-40页
第4章 基于混沌优化BP神经网络的江河涌潮短期预报模型及在钱塘江的应用第40-52页
  · 钱塘江涌潮自动检测模块第40-45页
    · 水位检测第40-41页
    · 流速检测第41-43页
    · 涌潮检测平台第43-45页
  · 到潮时差序列的相空间重构第45-49页
  · 实验结果及分析第49-50页
  · 本章小结第50-52页
第5章 基于混沌优化支持向量机的江河涌潮潮位短期预报模型及在钱塘江的应用第52-56页
  · 潮位序列的相空间重构第52-54页
  · 实验结果及分析第54-55页
  · 本章小结第55-56页
第6章 结论与展望第56-58页
  · 工作总结第56-57页
  · 研究展望第57-58页
致谢第58-59页
参考文献第59-62页
附录第62页

本篇论文共62页,点击这进入下载页面
 
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