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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--喀斯特流域径流模拟分析
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喀斯特流域径流模拟分析
 
     论文目录
 
摘要第1-9页
ABSTRACT第9-11页
第一章 绪论第11-17页
   ·研究背景和意义第11-12页
   ·国内外研究现状第12-15页
   ·研究内容和技术路线第15-17页
     ·本文的主要内容第15页
     ·技术路线第15-17页
第二章 喀斯特流域系统理论体系第17-25页
   ·系统论第17-18页
     ·系统论的概念第17页
     ·系统思想第17-18页
     ·复杂适应系统理论第18页
     ·开放复杂巨系统理论第18页
   ·喀斯特水文地貌统第18-19页
     ·流域地貌系统第18-19页
     ·喀斯特流域地貌第19页
     ·喀斯特水文第19页
   ·喀斯特流域产流机制及产流特征第19-21页
     ·产流机制第19-20页
     ·产流特征第20-21页
   ·喀斯特流域的汇流模式第21-22页
   ·喀斯特流域水文模型第22-25页
     ·喀斯特流域水文模型模拟面临的问题第22-23页
     ·岩溶地区水文模型的应用现状及趋势第23页
     ·新理论新方法的引进第23-25页
第三章 水文模型的基本结构第25-36页
   ·水文模型第25-26页
     ·水文模型的分类第25-26页
     ·目前广泛应用的水文模型第26页
   ·水文模型的线性与非线性第26-28页
   ·随机水文模型第28页
   ·水文预报第28-29页
   ·时间序列预报模型第29-32页
     ·自回归过程第30页
     ·移动平均过程第30页
     ·自回归移动平均过程第30-32页
   ·建模过程第32-36页
     ·数据的处理第32-33页
     ·模型识别第33-34页
     ·参数估计第34-35页
     ·模型评价第35-36页
第四章 基于神经网络的径流预报第36-49页
   ·人工神经元网络模型第36-42页
     ·人工神经元模型第36-37页
     ·人工神经网络模型第37-38页
     ·BP 神经网络的原理和算法第38-40页
     ·BP网络学习算法第40页
     ·BP网络学习算法的改进第40-41页
     ·L—M算法第41-42页
     ·动量法第42页
   ·神经网络的计算机实现第42-46页
     ·BP 神经网络设计的基本方法第43-44页
     ·训练方法及其参数选择第44-46页
   ·应用实例第46-49页
     ·数据预处理第46页
     ·BP模型输入层的确定第46-47页
     ·预测结果分析第47-49页
第五章 本文总结与展望第49-50页
参考文献第50-54页
附录第54-55页
致谢第55页

 
 
论文编号BS1527647,这篇论文共55
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