基于數(shù)據(jù)驅動模型的流域中長期徑流預報方法

第1章 緒論
1.1 研究背景及意義
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意義
1.2 外研究現(xiàn)狀
1.2.1 中長期徑流預報建模研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢
1.2.2 中長期徑流預報因子的選擇和篩選
1.2.3 中長期徑流預報結果后處理
1.3 研究中存在的問題與不足
1.4 研究內容及技術路線
1.4.1 研究目標與內容
1.4.2 研究技術路線
第2章 貝葉斯推斷與支持向量回歸耦合的中長期徑流預報方法
2.1 概述
2.2 方法與數(shù)據(jù)
2.2.1 貝葉斯推斷與支持向量回歸耦合的中長期徑流預報方法框架
2.2.2 支持向量回歸及ARD核函數(shù)
2.2.3 基于貝葉斯推斷的支持向量回歸
2.2.4 數(shù)據(jù)與預處理
2.2.5 建模方案設定
2.3 結果及討論
2.3.15 種預報方法的預報效果
2.3.25 種預報方法的預報效果對比分析
2.3.3 BSVR和BSVRARD方法的概半預報效果分析
2.4 小結
第3章 中長期徑流預報效果與總互信息的相關關系
3.1 概述
3.2 基于數(shù)據(jù)驅動模型的中長期徑流預報適宜性判別方法
3.2.1 PMIS因子選擇方法
3.2.2 基于PMIS的總互信息指標
3.3 模型與數(shù)據(jù)
3.3.1 多層感知機模型（MIP）
3.3.2 長短期記憶網(wǎng)絡模型（LSTM）
3.3.3 基于滾動預報的多層感知機模型（MB模型）
3.3.4 建模方案設定
3.45 種模型的預報效果對比分析
3.4.1 各模型預報效果分析
3.4.2 5種模型的預報效果對比分析
3.4.3 不同預見期的預報效果對比
3.5 總互信息和預報效果的關系分析
3.5.1 各模型預報效果與互信息MI的關系
3.5.2 各模型預報效果與總互信息TMI的關系
3.5.3 總互信息TMI的影響因素及潛在應用
3.6 小結
第4章 引入降雨預報產(chǎn)品的中長期徑流預報效果
4.1 概述
4.2 數(shù)據(jù)及方法
4.2.1 流城實測降雨數(shù)據(jù)與降雨預報產(chǎn)品
4.2.2 研究區(qū)城降雨預報數(shù)據(jù)校正
4.2.3 建模方案設定