基于小波神经网络的多源雨量融合及流量预报研究

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基于小波神经网络的多源雨量融合及流量预报研究

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基于小波神经网络的多源雨量融合及流量预报研究

论文目录
致谢	第1-5页
摘要	第5-6页
Abstract	第6-8页
1 绪论	第8-16页
1.1 引言	第8-10页
1.2 国内外研究现状	第10-14页
1.2.1 多源雨量融合	第10-11页
1.2.2 小波神经网络	第11-14页
1.3 研究内容	第14-15页
1.4 技术路线	第15-16页
2 小波神经网络概述	第16-33页
2.1 人工神经网络	第16-24页
2.1.1 人工神经网络的发展	第16-17页
2.1.2 人工神经网络模型的特点	第17-18页
2.1.3 人工神经网络的基本原理	第18-20页
2.1.4 倒传递神经网络(BPNN)	第20-24页
2.2 小波分析基本理论	第24-31页
2.2.1 小波分析的发展	第24-25页
2.2.2 小波分析的基本原理	第25-31页
2.3 小波神经网络简介	第31-33页
3 研究区域概况及数据预处理	第33-43页
3.1 研究区域概况	第33-34页
3.2 数据概况及预处理	第34-38页
3.2.1 金华江流域数据概况	第34-35页
3.2.2 数据预处理	第35-36页
3.2.3 数据划分	第36-38页
3.3 流域降雨-径流机制分析	第38页
3.4 输入变量的选取	第38页
3.5 小波函数和分解级次的选取	第38-40页
3.6 评估指标	第40-43页
4 基于松散型小波神经网络的多源雨量融合及径流预报模型	第43-47页
4.1 “分解-单支重构-融合-预报-叠加”模式	第43-44页
4.2 “分解-融合-预报-重构”模式	第44-45页
4.3 “分解-单支重构-融合-预报”模式	第45-47页
5 结果对比与分析	第47-63页
5.1 模型性能对比分析与流量预报结果	第47-59页
5.2 雨量融合	第59-63页
6 结论与展望	第63-66页
6.1 主要结论	第63-64页
6.2 创新点	第64-65页
6.3 存在问题及未来研究方向	第65-66页
参考文献	第66-72页
作者简介	第72页

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