中長期徑流預報技術與方法

內容簡介

《中長期徑流預報技術與方法》由魯帆、嚴登華、王勇、蔣雲鐘編著，共分5章，其主要內容包括以下四個方面。中長期徑流時間序列的特性分析。在簡要介紹水循環過程及中長炒棕期徑流特點的基礎上，分析中長期徑流時間序列的概念，並從趨勢性、周期性、隨機性等方面介紹中長期徑流時間序列特性分析的若干主要技術。

中長期徑流的預報因子識別。首先介紹與中長期徑流過程緊密聯繫的中長期天氣過程的特點，然後介紹中長期徑流過程的影響因素及中長期徑流預報中常用的預報因子，最後介紹相關係數法、秩相關分析法、逐步回歸法等中長期徑流預報因子的識別方法。

中長期徑流的確定性預報模型。結合具體案例，詳細闡述線性回歸模型、人工神經網路模型、時間序列分解模型、秩相關秩相似模型、模糊模式識別模型、模糊榜汗乎模式識別。神經網路模型等常用確定性中長期徑流預報模型的原理。

中長期徑流的機率預報方法。利用貝葉斯理論，研究中長期徑流的機率預報方法。

圖書目錄

前言

第1章緒論

1．1 中長期徑流預報的概念

1．2 中長期徑流預報的實踐需求

1．3 中長期徑流預報研究的技術路線

1．4 中長期徑流預報的研究進展

1．4．1 中長期徑流演變規律

1．4．2 中長期徑流預報因子識別

1．4．3 中長期徑流預報模型

1．4．4 中長期徑流預報軟體系統

1．5 中長期徑流預報面臨的主要問題

1．6 中長期徑流預報的發展趨勢

第2章中長期徑流時間序列的特性分析

2．1 水循環過程及中長期徑流的特點

2．2 中長期徑流時間序列的概念

2．采拜多3 中長期徑流的趨勢性分析方法

2．3．1 線性回歸法

2．3．2 Kendall秩次相關檢驗法

2．3．3 Spearman秩次相關檢驗法

2．4 中長期徑流的周期性分析方法

2．4．1 方差分析法

2．4．2 功率譜方法

2．4．3 小波分析方法

2．5 中長期徑流的隨機性分析方法

2．5．1 隨機過程

2．5．2 線性平穩隨機模型

2．5．3 馬爾可夫過程

第3章中長期徑流的預報因子識束慨敬別

3．1 中長期天氣過程及其預報的特點

3．1．1 長期天氣過程的特點

3．1．2 中期天氣過程的特點

3．1．3 中長期天氣預報的特點

3．2 中長期徑流過程的影響因素

3．2．1 大氣環流

3．2．2 太陽活動

3．2．3 海氣相互作用

3．2．4 人類活動

3．3 中長期徑流預報中常用的預報因子

3．3．1 前期降水與徑流

3．3．2 環流特徵量

3．3．3 海表溫度

3．4 中長期徑流預報因子的識別方法

3．4．1 相關係數法

3．4．2 秩相關分析法

3．4．3 逐步回歸法

第4章中長期徑流的確定性預報模型

4．1 線性回歸模型

4．1．1 一元線性回歸

4．1．2 多元線性回歸

4．2 人工神經網路模型

4．2．1 人工神經網路概述

4．2．2 BP神經網路

4．3 時間序列分解模型

4．4 秩相關秩相似模型

4．5 模糊模式識別模型

4．6 模糊模式識別神經網路模型

4．6．1 模糊集理論與人工神經網路理論鑽煮鴉戒的關係

4．6．2 模型結構

4．6．3 模糊模式恥店雄識別模型和模糊模式識別神經網路模型的等價性分析

4．6．4 模糊模式識別神經網路模型權重調整BP模型

4．6．5 遺傳算法

4．6．6 模糊模式識別神經網路模型的遺傳學習和權重調整BP混合算法

4．7 組合預報模型

4．8 預報實例

4．8．1 實例一

4．8．2 實例二

4．8．3 實例三

4．8．4 實例四

第5章中長期徑流的機率預報方法

5．1 貝葉斯機率分析簡介

5．2 貝葉斯機率水文預報方法研究進展

5．3 中長期徑流機率預報的基本思路

5．4 基於線性正態假設的貝葉斯機率枯季徑流預報模型

5．4．1 傳統枯季徑流預報模型的選擇

5．4．2 模型構建原理

5．4．3 實例分析

5．5 基於貝葉斯定理離散變數形式的徑流機率預報模型

5．5．1 模型構建雅坑歸朽步驟

5．5．2 實例分析

參考文獻

中長期徑流預報技術與方法

基本介紹

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