流域水文分析與中長期預(yù)報(bào)方法

1 緒論
1．1 引言
1．2 流域水文分析和中長期水文預(yù)報(bào)理論與方法研究概況
1．3 主要研究內(nèi)容
2 流域極端降雨事件及其非平穩(wěn)特性分析
2．1 極端降雨事件研究進(jìn)展
2．2 廣義極值模型
2．3 時(shí)變廣義極值模型
2．4 返回期分析
2．5 實(shí)例研究
2．6 本章小結(jié)
3 流域水文特性分析及洪水遭遇研究
3．1 金沙江流域氣象水文特性
3．2 徑流年際和年內(nèi)變化
3．3 金沙江洪水特性分析
3．4 本章小結(jié)
4 流域中長期水文預(yù)報(bào)建模
4．1 中長期徑流預(yù)報(bào)研究進(jìn)展
4．2 數(shù)據(jù)驅(qū)動模型介紹
4．3 基于灰色關(guān)聯(lián)分析的模糊支持向量機(jī)回歸月徑流預(yù)報(bào)模型
5 時(shí)間序列分解在中長期徑流預(yù)報(bào)中的應(yīng)用
5．1 時(shí)間序列分解
5．2 離散小波變換
5．3 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解
5．4 STL分解
5．5 建模流程
5．6 實(shí)例分析
5．7 本章小結(jié)
6 基于氣候遙相關(guān)的中長期徑流預(yù)報(bào)
6．1 氣候遙相關(guān)預(yù)報(bào)因子
6．2 高斯過程回歸模型
6．3 特征選擇算法
6．4 基于方差分析的Sobol敏感性分析
6．5 實(shí)例研究
6．6 本章小結(jié)
7 基于深度學(xué)習(xí)的中長期徑流預(yù)報(bào)
7．1 深度學(xué)習(xí)在水文預(yù)報(bào)中的應(yīng)用
7．2 遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
7．3 長短期記憶網(wǎng)絡(luò)
7．4 實(shí)例研究
7．5 本章小結(jié)
8 總結(jié)與展望
8．1 研究工作總結(jié)
8．2 工作展望
參考文獻(xiàn)