河川徑流混沌特征及預測理論與實踐

內(nèi)容概要

本書將混沌理論應用于河川徑流演變規(guī)律的研究中，并通過其他方法相結合，以黃河、長江為研究對象，對徑流時間序列進行了混沌特征分析和預測。全書共分為13章，分別是：緒論，黃河、長江流域水文概況及徑流變化基本特征，河川徑流時間序列分析的理論基礎，河川徑流時間序列的相空間重構，河川徑流時間序列的混沌特征識別，河川月徑流預測的相空間近鄰等距模型，河川月徑流預測的混沌支持向量機模型，河川日徑流預報的混?神經(jīng)網(wǎng)絡模型，基于歸一化徑向基函數(shù)網(wǎng)絡的徑流預測，基于最近鄰點法的河川徑流混沌預測，河川徑流演變的長程相關性診斷分析及趨勢預測，河川徑流變化的小波分析，結論與展望。
 本書適合水利及相關專業(yè)院校教師及研究人員，相關領域科研機構、科研人員閱讀參考。

書籍目錄

前言
第1章　緒論
 1.1問題的提出
 1.2研究背景和意義
 1.3國內(nèi)外研究進展
 1.4相關研究存在的問題與展望
 1.5本書主要研究工作
第2章　黃河、長江流域水文概況及徑流變化基本特征
 2.1黃河流域水文概況
 2.2黃河徑流基本資料及變化特征
 2.3長江流域概況及水文特征
 2.4本章小結
第3章　河川徑流時問序列分析的理論基礎
 3.1河川徑流時間序列的基本概念
 3.2河川徑流時間序列分析的統(tǒng)計理論
 3.3徑流時間序列的組成
 3.4河川徑流時間序列的自回歸模型
 3.5河川徑流時問序列的滑動平均模型與自回歸滑動平均模型
第4章　河川徑流時問序列的相空問重構
 4.1徑流序列相空間重構概論
 4.2徑流序列相空間重構參數(shù)的確定
 4.3徑流時間序列相空間重構
 4.4本章小結
第5章　河川徑流時問序到的混沌特征識別
　5.1混沌的定義
　5.2混沌運動的特征及分類
　5.3混沌理論在徑流系統(tǒng)應用的適應性分析
　5.4徑流系統(tǒng)混沌特征的識別方法
　5.5徑流混沌特征識別
 5.6本章小結
第6章　河川月徑流預測的相空間近鄰等距模型
 6.1引言
 6.2混沌預測方法簡介
 6.3相空間模式及其在徑流預測中?應用
 6.4本章小結
第7章　河川月徑流預潮的混沌支持向量機模型
 7.1概述
 7.2機器學習與統(tǒng)計學習理論
 7.3支持向量機
 7.4基于混沌理論的最小二乘支持向量機徑流預測模型(C—LSSVM)
 7.5模型應用
 7.6本章小結
第8章　河川日徑流預報的混沌神經(jīng)網(wǎng)絡模型
 8.1概述
 8.2神經(jīng)網(wǎng)絡簡介
 8.3BP神經(jīng)網(wǎng)絡
 8.4日徑流預報的混沌神經(jīng)網(wǎng)絡模型
 8.5本章小結
第9章　基于歸一化?向基函數(shù)網(wǎng)絡的徑流預測
 9.1RBF網(wǎng)絡基本原理
 9.2基于歸一化RBF網(wǎng)絡的黃河上游徑流預報：以蘭州站為例
 9.3算例
 9.4本章小結
第10章　基于最近鄰點法的河川徑流混沌預潮
 10.1概述
 10.2最近鄰點法預測原理
 10.3相空間參數(shù)的確定
 10.4預測精度衡量準則
 10.5應用實例
 10.6本章小結
第11章　河川徑流演變的長程相關性診斷分析及趨勢預潮
 11.1概述
 11.2長程相關性定義
 11.3非趨勢波動分析方法
 11.4河川徑流時間序列非趨勢波動分析
　……
第12章　河川徑流變化的小波分析
第13章　結論與展望
參考文獻

章節(jié)摘錄

　　1.5 本書主要研究工作　　本節(jié)主要介紹所采用的研究方法、思路、技術路線、主要創(chuàng)新點以及章節(jié)梗概?！　?.5.1 本書的研究方法　　前面已經(jīng)詳細地綜述了水文時間序列的一些相關研究方法。事實上，傳統(tǒng)的數(shù)理統(tǒng)計方法與模型大都基于嚴格的統(tǒng)計數(shù)學及其相關水文分析理論，并且已被廣泛使用多年，因此它們在水文時間序列分析中發(fā)揮著不可替代的作用。以混沌、分形為代表的非線性科學理論則為在有限水文數(shù)據(jù)中探索、發(fā)現(xiàn)各種潛在的、有價值的規(guī)律提供了新的支持。那么我們就可以認為，在傳統(tǒng)數(shù)理統(tǒng)計理論的基礎之上，引入混沌理論，將使得水文時間序列分析具有更廣闊的應用前景。　　在本書中，首先對涉及徑流時間序列特征分析的相關理論基礎進行詳細說明。在此基礎上，采用相空間重構、相關函數(shù)法、G～P算法等方法，并以黃河干流徑流時間序列為例，探討了混沌分析的主要定量指標?！　〔⒁院哟◤搅餮葑冞^程的物理成因及其水文環(huán)境為背景，采取非趨勢波動分析法發(fā)現(xiàn)、提取河川徑流時間序列波動的主要行為特征，并且進行趨勢預測的研究。通過建立相空間混沌預測模型對黃河干流的月徑流預測做出研究。支持向量機是近幾年出現(xiàn)的研究熱點，本書在對黃河干流徑流的混沌特性分析的基礎上，建立了基于混沌特性的支持向量機徑流預測模型，并對黃河主要水文站的月徑流進行預測研究。通過這些方法的深入探討和應用研究，其對于水文的趨勢分析與預測、數(shù)據(jù)特征的波動分析、數(shù)據(jù)的精確建模預測以及流域防洪風險分析等方面都有著重要的意義?！　?.5.2 本書結構　　首先，對混沌理論進行分析和研究；其次，將混沌理論引入水文系統(tǒng)，在對河川徑流時間序列進行相空間重構的基礎上，對徑流序列進行混沌識別；然后，建立相應的數(shù)學模型對徑流的趨勢變化以及中長期預測進行研究。其成果可為水資源合理配置、優(yōu)化調(diào)度和促進區(qū)域可持續(xù)發(fā)展提供科學依據(jù)。 　　……

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