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泾河流域径流预报模型研究
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泾河流域径流预报模型研究
论文目录
摘要
第1-7页
ABSTRACT
第7-11页
第一章 绪论
第11-23页
1.1 研究目的和意义
第11页
1.2 国内外研究进展
第11-19页
1.2.1 传统水文预报方法
第12-14页
1.2.2 现代水文预报方法
第14-19页
1.3 目前研究存在的问题
第19-20页
1.4 本文主要研究内容和技术路线
第20-21页
1.4.1 研究的主要内容
第20页
1.4.2 技术路线
第20-21页
1.5 研究区概况及资料
第21-23页
第二章 研究原理和方法
第23-33页
2.1 人工神经网络
第23-25页
2.1.1 BP神经网络模型
第23-24页
2.1.2 BP学习算法
第24-25页
2.2 差分自回归移动平均模型
第25-27页
2.2.1 模型原理
第25-26页
2.2.2 求解ARIMA模型的一般步骤
第26-27页
2.3 支持向量机
第27-29页
2.3.1 支持向量机基本原理
第27-28页
2.3.2 支持向量机回归方法
第28-29页
2.4 广义回归神经网络
第29-31页
2.4.1 网络基本结构
第29-30页
2.4.2 GRNN的理论基础
第30-31页
2.5 小波分析
第31-32页
2.6 模型模拟和预报效果精度评定方法
第32-33页
第三章 基于单项预测方法的月径流预测
第33-41页
3.1 BP神经网络模型
第33-34页
3.1.1 BP网络结构确定
第33页
3.1.2 BP网络预测结果
第33-34页
3.2 支持向量机回归模型
第34-36页
3.2.1 建模步骤
第34页
3.2.2 模型应用
第34-36页
3.3 广义回归神经网络模型
第36-37页
3.4 差分自回归移动平均模型
第37-39页
3.5 单项预测方法精度比较
第39-40页
3.6 本章小结
第40-41页
第四章 基于组合预测方法的日、月径流预测
第41-55页
4.1 小波神经网络模型
第41-43页
4.1.1 模型建立
第41-42页
4.1.2 模型应用
第42-43页
4.2 小波支持向量机回归模型
第43-47页
4.2.1 模型建立
第43-44页
4.2.2 模型应用
第44-47页
4.3 小波广义回归神经网络模型
第47-49页
4.3.1 模型建立
第47页
4.3.2 模型应用
第47-49页
4.4 组合预测方法精度比较
第49-50页
4.5 基于小波支持向量机回归模型的日径流预测
第50-53页
4.5.1 模型建立
第50-51页
4.5.2 模型应用
第51-53页
4.6 本章小结
第53-55页
第五章 结论与展望
第55-57页
5.1 结论
第55-56页
5.2 展望
第56-57页
参考文献
第57-61页
致谢
第61-62页
作者简介
第62页
本篇论文共
62
页,
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