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黃河寧蒙河段冰凌成因及預(yù)報方法研究 版權(quán)信息
- ISBN：9787517024804
- 條形碼：9787517024804 ; 978-7-5170-2480-4
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
黃河寧蒙河段冰凌成因及預(yù)報方法研究 本書特色
本書在繼承和發(fā)展已有研究成果的基礎(chǔ)上，綜合運用水文學(xué)及水資源、水文氣象學(xué)、水力學(xué)及河流動力學(xué)、系統(tǒng)工程、概率論、計算數(shù)學(xué)等相關(guān)專業(yè)知識，對黃河寧蒙河段冰凌進行了較系統(tǒng)的研究，主要內(nèi)容包括冰凌觀測與監(jiān)測方法、冰凌生消演變過程及其影響因素、寧蒙河段凌情特征分析、寧蒙河段凌汛成因分析、傳統(tǒng)的冰情預(yù)報方法、基于粒子群算法優(yōu)化的支持向量回歸凌情預(yù)報模型、基于改進神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的凌情預(yù)報模型、凌情預(yù)報模型的gui實現(xiàn)，以及黃河防凌減災(zāi)措施等。本書特色在于對黃河寧蒙河段冰凌的觀測、成因、預(yù)報和防凌措施的系統(tǒng)化、實用化和理論聯(lián)系實際方面做出了有益的嘗試。
黃河寧蒙河段冰凌成因及預(yù)報方法研究 內(nèi)容簡介
本書在繼承和發(fā)展已有研究成果的基礎(chǔ)上，綜合運用水文學(xué)及水資源、水文氣象學(xué)、水力學(xué)及河流動力學(xué)、系統(tǒng)工程、概率論、計算數(shù)學(xué)等相關(guān)專業(yè)知識，對黃河寧蒙河段冰凌進行了較系統(tǒng)的研究，主要內(nèi)容包括冰凌觀測與監(jiān)測方法、冰凌生消演變過程及其影響因素、寧蒙河段凌情特征分析、寧蒙河段凌汛成因分析、傳統(tǒng)的冰情預(yù)報方法、基于粒子群算法優(yōu)化的支持向量回歸凌情預(yù)報模型、基于改進神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的凌情預(yù)報模型、凌情預(yù)報模型的GUI實現(xiàn)，以及黃河防凌減災(zāi)措施等。本書特色在于對黃河寧蒙河段冰凌的觀測、成因、預(yù)報和防凌措施的系統(tǒng)化、實用化和理論聯(lián)系實際方面做出了有益的嘗試。
黃河寧蒙河段冰凌成因及預(yù)報方法研究 目錄
前言
第1章 緒論
1.1 概述
1.1.1 黃河流域概況
1.1.2 黃河冰凌洪水
1.1.3 黃河寧蒙河段冰情
1.2 國內(nèi)外相關(guān)研究進展
1.2.1 國外冰凌研究進展
1.2.2 國內(nèi)冰凌研究進展
1.3 本書內(nèi)容結(jié)構(gòu)安排
第2章 冰凌觀測
2.1 觀測站網(wǎng)
2.2 觀測項目及觀測工具
2.2.1 觀測項目
2.2.2 觀測工具
2.3 專項冰凌觀測
2.3.1 冰塞觀測
2.3.2 水內(nèi)冰觀測研究
2.4 關(guān)于冰凌的幾個概念
2.4.1 流凌與流凌日期
2.4.2 封河與封河日期
2.4.3 開河與開河日期
2.4.4 冰蓋
2.4.5 冰塞與冰壩
第3章 冰凌生消演變過程及其影響因素
3.1 冰凌的生消演變過程
3.1.1 結(jié)冰期
3.1.2 封凍期
3.1.3 解凍期
3.2 冰塞和冰壩形成機理
3.2.1 冰塞的形成及演變
3.2.2 冰壩的形成及演變
3.2.3 冰塞和冰壩的危害
3.3 影響冰情變化的因素
3.3.1 動力因素
3.3.2 熱力因素
3.3.3 河道條件
3.3.4 人類活動
第4章 黃河寧蒙河段凌情特征分析
4.1 黃河寧蒙河段概況
4.1.1 區(qū)域位置
4.1.2 地質(zhì)地貌特征
4.1.3 氣候及水文特征
4.1.4 社會經(jīng)濟概況
4.1.5 主要水文站點位置說明
4.2 河道及水利工程情況
4.2.1 河道概況
4.2.2 樞紐工程
4.2.3 引水工程
4.2.4 堤防工程
4.3 黃河寧蒙河段凌情特征分析
4.3.1 歷史凌災(zāi)統(tǒng)計
4.3.2 歷史凌情特征分析
4.3.3 近10年寧蒙河段凌情特征變化
第5章 基于小波變換的寧蒙河段凌情多時間尺度分析
5.1 概述
5.2 小波分析方法及其在水文學(xué)上的應(yīng)用
5.2.1 小波分析方法
5.2.2 小波分析在水文學(xué)上的應(yīng)用
5.3 基于小波變換的寧蒙段冰情多時間尺度分析
5.3.1 寧蒙河段凌汛三期變化特征
5.3.2 寧蒙河段凌汛期氣溫變化特征
5.3.3 寧蒙段冰期徑流量變化特征
5.4 本章小結(jié)
第6章 黃河寧蒙河段凌汛成因分析
6.1 黃河寧蒙河段凌汛成因
6.1.1 河道因素
6.1.2 水文條件
6.1.3 氣象條件
6.2 水庫運用對凌情的影響
6.2.1 水庫運用前后寧蒙河段冰凌災(zāi)害對比分析
6.2.2 劉家峽、龍羊峽水庫運用對寧蒙段冰情的影響
6.2.3 萬家寨水庫運用對寧蒙河段冰情的影響
6.3 冰情預(yù)報因子篩選方法
6.3.1 單相關(guān)系數(shù)法
6.3.2 預(yù)報因子選擇
第7章 傳統(tǒng)冰情預(yù)報方法
7.1 概述
7.2 指標(biāo)法
7.2.1 流凌條件
7.2.2 封河條件
7.2.3 開河日期預(yù)報
7.2.4 開河凌峰流量預(yù)報
7.3 經(jīng)驗相關(guān)法
7.3.1 流凌日期預(yù)報
7.3.2 封河日期預(yù)報
7.3.3 開河日期預(yù)報
7.3.4 開河*高水位預(yù)報
7.3.5 *大流量預(yù)報
7.3.6 經(jīng)驗相關(guān)法評價
7.4 多元線性回歸冰凌預(yù)報方法
7.4.1 相關(guān)分析方法及相關(guān)系數(shù)計算
7.4.2 回歸分析的概念及分類
7.4.3 一元線性回歸分析方法
7.4.4 多元線性回歸分析方法
7.4.5 逐步回歸分析方法
7.4.6 非線性回歸分析方法
7.4.7 回歸系數(shù)的確定和檢驗方法
7.4.8 多元線性回歸冰凌預(yù)報模型應(yīng)用
第8章 基于粒子群算法優(yōu)化的支持向量回歸凌情預(yù)報模型
8.1 支持向量機概述
8.1.1 支持向量機基本原理
8.1.2 統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論
8.2 svm與核函數(shù)的選擇
8.2.1 svm的選擇
8.2.2 核函數(shù)的選擇
8.2.3 svr的主要參數(shù)
8.2.4 svm算法實現(xiàn)
8.3 基于粒子群算法優(yōu)化的支持向量回歸預(yù)報模型
8.3.1 粒子群算法
8.3.2 適應(yīng)度函數(shù)設(shè)計
8.3.3 pso—svr凌情預(yù)報模型的構(gòu)建
8.4 模型應(yīng)用
8.4.1 封河日期預(yù)報
8.4.2 開河日期預(yù)報
8.4.3 模型效果評價
第9章 基于改進神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的凌情預(yù)報模型
9.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型概述
9.1.1 基本原理
9.1.2 bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
9.1.3 bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的局限性
9.1.4 幾種常見的bp模型改進方法
9.2 粒子群優(yōu)化算法改進的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)冰凌預(yù)報模型
9.2.1 粒子群優(yōu)化算法
9.2.2 優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的pso算法設(shè)計
9.2.3 pso—bp冰凌預(yù)報模型的建立
9.3 協(xié)同遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
9.3.1 協(xié)同進化遺傳算法
9.3.2 基于協(xié)同進化遺傳算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計
9.3.3 ccga—bp模型的建立
9.4 模型應(yīng)用
9.4.1 流凌日期預(yù)報
9.4.2 封河日期預(yù)報
9.4.3 開河日期預(yù)報
9.5 本章小結(jié)
第10章 基于人工魚群算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)冰情預(yù)報模型
10.1 概述
10.2 模型構(gòu)建及求解
10.2.1 人工魚群算法模型的構(gòu)建
10.2.2 人工魚群神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的求解
10.3 實例應(yīng)用
10.3.1 選擇預(yù)報因子
10.3.2 三湖河口站封河歷時預(yù)報
10.4 模型效果評價
10.5 本章小結(jié)
第11章 冰凌預(yù)報模型的matiab gui實現(xiàn)
11.1 matlab gui概述
11.2 gui界面設(shè)計
11.2.1 控件設(shè)計
11.2.2 控件屬性設(shè)置
11.2.3 回調(diào)函數(shù)
11.2.4 菜單設(shè)計
11.2.5 設(shè)計成果
第12章 黃河凌汛災(zāi)害及防凌減災(zāi)措施
12.1 黃河凌汛災(zāi)害
12.1.1 歷史上黃河的凌汛決溢災(zāi)害
12.1.2 新中國成立后四次較大的凌汛災(zāi)害
12.2 黃河凌災(zāi)防御措施
12.2.1 工程措施
12.2.2 非工程措施
參考文獻
附錄1 防凌辭典
附錄2 近10年黃河寧蒙河段凌汛情況
第1章 緒論
1.1 概述
1.1.1 黃河流域概況
1.1.2 黃河冰凌洪水
1.1.3 黃河寧蒙河段冰情
1.2 國內(nèi)外相關(guān)研究進展
1.2.1 國外冰凌研究進展
1.2.2 國內(nèi)冰凌研究進展
1.3 本書內(nèi)容結(jié)構(gòu)安排
第2章 冰凌觀測
2.1 觀測站網(wǎng)
2.2 觀測項目及觀測工具
2.2.1 觀測項目
2.2.2 觀測工具
2.3 專項冰凌觀測
2.3.1 冰塞觀測
2.3.2 水內(nèi)冰觀測研究
2.4 關(guān)于冰凌的幾個概念
2.4.1 流凌與流凌日期
2.4.2 封河與封河日期
2.4.3 開河與開河日期
2.4.4 冰蓋
2.4.5 冰塞與冰壩
第3章 冰凌生消演變過程及其影響因素
3.1 冰凌的生消演變過程
3.1.1 結(jié)冰期
3.1.2 封凍期
3.1.3 解凍期
3.2 冰塞和冰壩形成機理
3.2.1 冰塞的形成及演變
3.2.2 冰壩的形成及演變
3.2.3 冰塞和冰壩的危害
3.3 影響冰情變化的因素
3.3.1 動力因素
3.3.2 熱力因素
3.3.3 河道條件
3.3.4 人類活動
第4章 黃河寧蒙河段凌情特征分析
4.1 黃河寧蒙河段概況
4.1.1 區(qū)域位置
4.1.2 地質(zhì)地貌特征
4.1.3 氣候及水文特征
4.1.4 社會經(jīng)濟概況
4.1.5 主要水文站點位置說明
4.2 河道及水利工程情況
4.2.1 河道概況
4.2.2 樞紐工程
4.2.3 引水工程
4.2.4 堤防工程
4.3 黃河寧蒙河段凌情特征分析
4.3.1 歷史凌災(zāi)統(tǒng)計
4.3.2 歷史凌情特征分析
4.3.3 近10年寧蒙河段凌情特征變化
第5章 基于小波變換的寧蒙河段凌情多時間尺度分析
5.1 概述
5.2 小波分析方法及其在水文學(xué)上的應(yīng)用
5.2.1 小波分析方法
5.2.2 小波分析在水文學(xué)上的應(yīng)用
5.3 基于小波變換的寧蒙段冰情多時間尺度分析
5.3.1 寧蒙河段凌汛三期變化特征
5.3.2 寧蒙河段凌汛期氣溫變化特征
5.3.3 寧蒙段冰期徑流量變化特征
5.4 本章小結(jié)
第6章 黃河寧蒙河段凌汛成因分析
6.1 黃河寧蒙河段凌汛成因
6.1.1 河道因素
6.1.2 水文條件
6.1.3 氣象條件
6.2 水庫運用對凌情的影響
6.2.1 水庫運用前后寧蒙河段冰凌災(zāi)害對比分析
6.2.2 劉家峽、龍羊峽水庫運用對寧蒙段冰情的影響
6.2.3 萬家寨水庫運用對寧蒙河段冰情的影響
6.3 冰情預(yù)報因子篩選方法
6.3.1 單相關(guān)系數(shù)法
6.3.2 預(yù)報因子選擇
第7章 傳統(tǒng)冰情預(yù)報方法
7.1 概述
7.2 指標(biāo)法
7.2.1 流凌條件
7.2.2 封河條件
7.2.3 開河日期預(yù)報
7.2.4 開河凌峰流量預(yù)報
7.3 經(jīng)驗相關(guān)法
7.3.1 流凌日期預(yù)報
7.3.2 封河日期預(yù)報
7.3.3 開河日期預(yù)報
7.3.4 開河*高水位預(yù)報
7.3.5 *大流量預(yù)報
7.3.6 經(jīng)驗相關(guān)法評價
7.4 多元線性回歸冰凌預(yù)報方法
7.4.1 相關(guān)分析方法及相關(guān)系數(shù)計算
7.4.2 回歸分析的概念及分類
7.4.3 一元線性回歸分析方法
7.4.4 多元線性回歸分析方法
7.4.5 逐步回歸分析方法
7.4.6 非線性回歸分析方法
7.4.7 回歸系數(shù)的確定和檢驗方法
7.4.8 多元線性回歸冰凌預(yù)報模型應(yīng)用
第8章 基于粒子群算法優(yōu)化的支持向量回歸凌情預(yù)報模型
8.1 支持向量機概述
8.1.1 支持向量機基本原理
8.1.2 統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論
8.2 svm與核函數(shù)的選擇
8.2.1 svm的選擇
8.2.2 核函數(shù)的選擇
8.2.3 svr的主要參數(shù)
8.2.4 svm算法實現(xiàn)
8.3 基于粒子群算法優(yōu)化的支持向量回歸預(yù)報模型
8.3.1 粒子群算法
8.3.2 適應(yīng)度函數(shù)設(shè)計
8.3.3 pso—svr凌情預(yù)報模型的構(gòu)建
8.4 模型應(yīng)用
8.4.1 封河日期預(yù)報
8.4.2 開河日期預(yù)報
8.4.3 模型效果評價
第9章 基于改進神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的凌情預(yù)報模型
9.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型概述
9.1.1 基本原理
9.1.2 bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
9.1.3 bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的局限性
9.1.4 幾種常見的bp模型改進方法
9.2 粒子群優(yōu)化算法改進的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)冰凌預(yù)報模型
9.2.1 粒子群優(yōu)化算法
9.2.2 優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的pso算法設(shè)計
9.2.3 pso—bp冰凌預(yù)報模型的建立
9.3 協(xié)同遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
9.3.1 協(xié)同進化遺傳算法
9.3.2 基于協(xié)同進化遺傳算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計
9.3.3 ccga—bp模型的建立
9.4 模型應(yīng)用
9.4.1 流凌日期預(yù)報
9.4.2 封河日期預(yù)報
9.4.3 開河日期預(yù)報
9.5 本章小結(jié)
第10章 基于人工魚群算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)冰情預(yù)報模型
10.1 概述
10.2 模型構(gòu)建及求解
10.2.1 人工魚群算法模型的構(gòu)建
10.2.2 人工魚群神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的求解
10.3 實例應(yīng)用
10.3.1 選擇預(yù)報因子
10.3.2 三湖河口站封河歷時預(yù)報
10.4 模型效果評價
10.5 本章小結(jié)
第11章 冰凌預(yù)報模型的matiab gui實現(xiàn)
11.1 matlab gui概述
11.2 gui界面設(shè)計
11.2.1 控件設(shè)計
11.2.2 控件屬性設(shè)置
11.2.3 回調(diào)函數(shù)
11.2.4 菜單設(shè)計
11.2.5 設(shè)計成果
第12章 黃河凌汛災(zāi)害及防凌減災(zāi)措施
12.1 黃河凌汛災(zāi)害
12.1.1 歷史上黃河的凌汛決溢災(zāi)害
12.1.2 新中國成立后四次較大的凌汛災(zāi)害
12.2 黃河凌災(zāi)防御措施
12.2.1 工程措施
12.2.2 非工程措施
參考文獻
附錄1 防凌辭典
附錄2 近10年黃河寧蒙河段凌汛情況
展開全部
黃河寧蒙河段冰凌成因及預(yù)報方法研究 作者簡介
王富強，男，漢族，1979年6月23日生，河南濟源人，中共黨員，博士，副教授，碩士生導(dǎo)師，水循環(huán)模擬與調(diào)控研究所所長。近年來一直從事水文過程模擬及預(yù)報、水生態(tài)保護與修復(fù)、洪澇干旱與減災(zāi)等方面的教學(xué)與研究工作，主持和參與完成了包括國家自然科學(xué)基金項目、國家科技支撐計劃項目在內(nèi)的國家級、省部級和地方委托項目等課題20余項。
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