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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--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5-7页
ABSTRACT第7-8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

 
 
论文编号BS2667901,这篇论文共62
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