一、浅谈灰色系统理论在旱涝预测中的应用（论文文献综述）
徐成志[1]（2021）在《基于灰色灾变理论的辽阳市洪涝灾害预测》文中研究表明洪涝灾害灾变系统是一个复杂的灰色系统。通过对辽阳市1965—1990年洪涝灾害发生年份数据的统计,在文中建立了灰色灾变预测模型GM（1,1）,模拟了辽阳市洪涝灾害的周期波动情况,并使用1991—2001年的数据进行了验证。验证结果表明,该灰色灾变预测模型能够准确捕捉辽阳市洪涝灾害的规律性特征。最后,文中利用该灰色灾变模型,预测了未来辽阳市可能出现洪涝灾害年景,为洪涝预防提供参考。
黄春艳[2]（2021）在《黄河流域的干旱驱动及评估预测研究》文中研究表明干旱是分布面积广大且造成经济损失比较严重的自然灾害之一。气候变化及人类活动的影响使得干旱越来越突出。我国频发的旱灾严重威胁着我国人民群众的生产生活安全。2019年9月18日习近平总书记在黄河流域生态保护和高质量发展座谈会上指出:“保障黄河长治久安、促进全流域高质量发展、改善人民群众生活、让黄河成为造福人民的幸福河”,并强调黄河流域生态保护和高质量发展是重大国家战略,充分体现了作为中华民族“母亲河”的黄河在生产生活与生态安全中的重要地位。气候变化与人类活动的影响加剧了黄河流域的干旱威胁,制约着黄河流域的社会经济的发展与生态保护,对黄河两岸人民群众的正常生活也造成了严重影响。因而迫切需要开展流域干旱评估,驱动和预测研究,以期为流域内科学防旱、有效抗旱和高效统筹协调黄河流域生态保护和高质量发展提供科学理论指导。本文以黄河流域为研究对象,从气象、水文与农业干旱入手,依据生态学、水文学与统计学的相关理论框架,借助相关统计指标、Mann Kendall检验、连续小波变换、Copula理论框架、经验模态分解与随机优化算法等工具,剖析黄河流域各个分区的气象、水文与农业干旱的多尺度时空演变规律,并借此评估流域干旱情势;探究流域陆地生态系统的干旱胁迫机制,分析不同分区生态系统受旱后的恢复时间;厘清流域不同类型干旱的驱动、形成与发展机制,研究气象干旱与水文干旱的动态响应机理;借助数值预测模型与未来气候模式,预测黄河流域干旱演变态势。主要研究内容和取得的成果如下:（1）揭示了黄河流域气象、水文与农业干旱的时空演变规律,探究了流域陆地生态系统的干旱胁迫机制,明确了不同区域生态系统受旱后的恢复时间。以气象干旱为例,流域整体上处于干旱化趋势,不同分区站点的干湿演变趋势存在明显差异;上游的多数站点趋向湿润化,尤以源区湿润化趋势最为显着;中下游地区多数站点趋向干旱化,渭河流域南部与部分汾河流域干旱化趋势显着;黄河流域干湿演变的整体趋势的空间分布呈现东—西反向分布的特点。流域植被净初级生产力（NPP）的演变趋势具有一定的时空差异性。随着时间的推移,上游NPP值逐渐增加,中游和下游区逐渐减少并趋于稳定;流域陆地生态系统受旱后的恢复时间存在差异性,上游、中游和下游的恢复时间分别为4个月、3.8个月和4.5个月。（2）探究了干旱驱动机制及气象干旱与水文干旱的动态响应关系界定气象干旱和水文干旱的概念,探讨干旱的发生、发展、高峰与衰退全过程,阐明气象干旱和水文干旱的驱动机制;分别采用滑动窗口 Copula熵方法和滞时灰色关联度方法深入探究气象干旱与水文干旱之间的动态非线性响应关系,厘清水文干旱对气象干旱的滞后时间。结果表明,上、中、下游水文干旱对上游气象干旱响应时间分别为2个月、8-9个月和11个月;中、下游水文干旱对中游气象干旱响应时间分别是1个月、9个月,下游水文干旱对下游气象干旱存在1个月的滞后时间。（3）识别并量化了流域气象干旱的主要驱动因子采用敏感性分析方法探究了气象干旱不同驱动因子的敏感性,结果表明降水和气温是影响气象干旱的最敏感因素,其次是平均风速和平均水汽压,而日照百分率的敏感性较低。采用分位数法和皮尔逊三型概率分布方法量化了不同干旱等级下降水与气温的临界阈值,结果表明不同区域的干旱因子阈值存在差异:上游、中游和下游在重度干旱等级下的降水阈值区间分别为[186.22mm,339.53mm],[295.98mm,458.74 mm]和[449.72 mm,657.81 mm],气温阈值区间分别为[5.51℃,7.32℃],[9.37℃,12.82℃]和[9.36℃,15.42℃]。（4）基于EEMD-FOA-SVR干旱预测模型,预测未来气象干旱基于分解-优化-集成数值预测模型,结合集合经验模态分解法进行分解操作,将干旱指数分解为多个模态分量,随后耦合支持向量回归方法预测模态分量,最后引入果蝇智能算法对耦合模型的相关参数进行优化,进而建立基于EEMD-FOA-SVR的分解-优化-集成耦合的干旱预测模型,并应用于黄河流域的各个分区的气象干旱预测中。结果表明:采用EEMD多尺度分解的序列经过果蝇优化后的支持向量回归算法,而后再进行集成预测的结果较其它预测模型拟合度好,误差小,可实现较高精度的干旱预测。（5）基于降尺度的黄河流域未来旱涝演变特征的时空规律分析基于2个全球气候模式（GCMs）下的三种气候变化情景（RCPs）数据、结合数据（NCEP）和实测气象数据（降水、气温等）,利用统计降尺度方法（SDSM）将全球大尺度预测因子降尺度到黄河流域,采用SPI干旱指标预测黄河流域上中下游未来时期2020—2050年气象干旱的演变特征,结果表明流域未来干旱整体呈现出“先减少后增加”的态势,且流域中游流域干旱最为严重。
李增[3]（2021）在《东北地区干旱特征及预测模型研究》文中认为干旱是世界上最严重的自然灾害之一,旱灾的频繁发生对我国农业的可持续发展产生了极为不利的影响。东北地区作为我国的粮食主产区受干旱的影响尤为严重。研究干旱特征及建立干旱预测模型是减灾防灾的重要手段之一。本研究基于游程理论分别利用中国Z指数（CZI）、标准化降水指数（SPI）、标准化降水蒸散指数（SPEI）和干旱侦测指数（RDI）识别了东北地区的干旱频率、历时、强度及干旱事件类型,并对比分析了它们的适用性。然后利用Mann-Kendall趋势分析法、Copula函数、小波分析法和扩展的傅里叶振幅敏感性分析法分别对东北地区的干旱频率、历时和强度的变化趋势、干旱重现期、干旱特征的周期变化规律以及干旱对气象因子的敏感性进行了研究。此外,还建立并对比了多种基于惩罚线性回归和集成方法的干旱预测模型表现,遴选出基于机器学习方法的最优干旱预测模型。最后,建立了一种新的基于深度学习技术的长短期记忆网络（LSTM）干旱预测模型,并对比分析了其相对于结构相似的传统多层感知机（MLP）模型的性能优势以及改善其预测表现的方法。主要研究成果如下:（1）干旱指数在东北地区的适用性研究。东北地区基于SPI、SPEI和RDI的干旱频率、历时和强度在时空分布特征上相对一致,而SPEI与相应的NDVI表现出了最显着的正相关关系,同时基于SPEI的干旱事件类型也符合东北地区历年干旱记录中春旱和秋旱较多的特征,所以SPEI是本研究中最适合评价东北地区干旱状况的指数。此外,时间尺度对基于SPI、SPEI和RDI的干旱频率、历时及强度有比较明显的影响且它们在不同时间尺度下的变化基本一致。（2）东北地区干旱时空演变特征分析。基于游程理论的东北干旱频率和历时表现出下降趋势,而干旱强度表现出上升趋势,但它们基本上都不具有显着性。东北地区西部、黑龙江省和辽宁西北部的干旱风险较高,而辽宁省东部和吉林省南部的干旱风险较低。干旱频率、历时和强度均表现出多周期叠加震荡的周期性特征,主要周期在1963～2015年的研究期内基本上呈现出“长-短-长”的变化规律,最显着的主周期是33～40a。干旱受降水量的影响最大,此外温度、相对湿度和风速的影响也比较重要。（3）基于机器学习方法的干旱预测模型研究。建立了多种基于惩罚线性回归和集成方法的干旱预测模型,对3、6、12和24个月时间尺度上的SPEI进行预测。惩罚线性回归模型具有比传统最小二乘回归模型（OLS）模型更好的预测表现,其中拉索回归（LR）模型的预测效果最好。集成方法可以提升决策树（DT）模型的干旱预测精度,特别是随机森林（RF）模型的提升效果显着。基于惩罚线性回归的LR模型在干旱预测过程中的表现全面优于RF模型,它是本研究中基于机器学习方法的最佳干旱预测模型。（4）基于深度学习方法的干旱预测研究。基于LSTM的干旱预测模型在对各时间尺度SPEI的预测过程中都具有较好的预测表现,尤其适合预测较长时间尺度的SPEI。它的预测性能全面优于与其结构相似的MLP模型,而且该模型具有良好的鲁棒性和泛化能力。调整LSTM模型的训练参数和网络结构可以小幅度提升预测精度,但更加复杂的网络结构不一定会提升预测表现,反而会影响模型的运算速度。
陆虹,何慧,覃卫坚,陆芊芊,蔡悦幸[4]（2020）在《广西短期气候预测业务和技术发展回顾与展望》文中认为本文对广西短期气候预测业务发展沿革和业务产品做了梳理,回顾了近60年来,广西气象工作者在不同时期从不同角度开展的短期气候预测技术研究成果,指出广西短期气候预测技术方法的发展与全国各省基本同步,大致经历了经验统计分析、物理统计分析、动力与统计相结合等阶段,扼要介绍了以上各阶段广西短期气候预测技术研究与应用情况,对近年来一些新技术、新模式以及国家一级的业务系统在广西的应用也做了介绍,还总结了短期气候预测业务服务中存在的问题,对提高广西气候预测水平和服务能力提出展望。
马蒙蒙[5]（2020）在《近60年山东省干旱时空分布特征分析》文中指出在当前全球变暖、气候变化异常的背景下,具有发生频繁、危害大的干旱对人类生活产生的负面影响越来越大,引起人们的广泛关注和研究。在各种自然灾害里,旱灾造成的损失是最大的,其严重制约了社会经济的发展,而且在未来情况会更加严重。干旱的复杂性、影响因素、驱动力、物理机制等都是摆在研究者面前的难题。因此,针对干旱,我们要不断研究,不断探索。本文的全部数据都是根据省内的23个站点统计数据完成,涉及到近57年来的全部降水数据,结论如下所示:（1）针对山东省境内进行降水时空分析。降水主要集中在东南沿海地区,向西北逐步的下降。结合当前降水量来进行EOF分析,最终结果发现在山东省内的降水分布是比较一致的,这就说明整个区域内的降水量呈现要么较大或者较少的分布形式。Hurst指数分析发现,在全省范围内,四季以上升趋势发展。从云模型的结果进行分析,夏季降水量是非常大的,冬季降水量是比较稳定的,基本上不会有比较大的变化。（2）山东省干旱时间序列分析,首先从6种干旱指数的干旱频率、对比历史干旱记录,筛选出SPI干旱指数。计算出山东省干旱发生频率约为30.66%,山东省干旱强度大约在0.571.63之间,以轻旱和中旱为主。最后进行干旱占次比的分析,山东省出现整体性干旱的情况最早是上世纪80年代左右,一直持续到本世纪初,区域性干旱则是一直存在的。利用Arcgis中的克里金插值法,了解山东省境内的干旱频率分布图,山东省干旱发生最为严重的地带为济宁、东营、滨州的东部和山东半岛的西南地区,中部地区发生干旱的概率则相对比较小;春季干旱主要是出现在西北内陆地带,夏季则主要是北部和南部地区,泰安则是夏季干旱发生率最低的地区;秋季干旱,东部要比西部更加的严重;冬季干旱频率在26%29%之间,自北向南逐步下降。从干旱分布的空间方面进行分析,可以将山东干旱大体划分为4个区域。Ⅰ区域的干旱频率最高,易于发生干旱事件,春季、冬季干旱频率高且强度大,原因是东南方向的暖湿气流被山脉阻挡。Ⅱ区干旱情况好于Ⅰ区,干旱主要发生在该区域东部地区,泰山例外。Ⅲ区的干旱情况表现最好,频率低,强度小。Ⅳ区的干旱情况比Ⅲ区稍差一些,干旱事件主要集中在东南地区。（4）降水量预测,干旱的是否发生关键因素在于降水。本次研究中采取的是灰色模型、BP神经网络模型、灰色神经网络模型等方式来进行研究和分析,以重点掌握山东未来发生干旱的情况。经过三种模型中的数据对比分析能够确定,灰色神经模型的预测结果是最为准确的,能够满足检验的标准和要求。
雷冠军[6]（2020）在《基于数据融合的丰满水库长期径流预报研究》文中进行了进一步梳理我国的水资源时空分布不均,气候变化和人类活动的影响导致旱涝灾害频发,成为制约经济发展的主要因素。河川径流在水循环系统中起着主导作用,而且极端径流会形成巨灾,径流预报对于防汛抗旱、水资源规划与管理等具有重要意义和价值。河川径流影响因子众多、变化特性复杂,基于成因分析法挖掘因子影响径流形成的规律是径流预报的关键。中长期径流预报预见期长、预报精度低,径流的形成机制尚不清晰,单一尺度因子的分析、单一统计预报方法的改进已不能进一步提高径流预报的精度,而且水文工作者不敢于报极值,中长期径流预报结果只能作为实际工作的参考。开展中长期径流预报理论和技术研究,融合多尺度因子和多方法的预报结果,进一步提高预报的精度和水平,能够为水库调度、水资源开发利用等工作提供支撑。本文以丰满水库流域的年径流为研究对象,选用天文、全球、流域尺度因子,分析挖掘因子与流域来水的相似性、遥相关性、可公度性、结构特性等规律,研究和改进智能学习法、模糊推理法、天文因子对比法、点聚图法、可公度法和可公度网络结构法等技术方法,建立了包含因子融合、结果融合、结构融合的多尺度因子信息融合的中长期径流预报模型。研究成果能够有效提高丰满水库流域径流和极端径流预报的精度,为丰满水库调度提供技术支持。具体研究成果如下:（1）运用统计分析法,挖掘三大尺度因子与流域来水丰枯特性的响应规律。结果表明,丰满水库流域来水的丰枯状态与ENSO事件的冷暖特性、ENSO事件的发生时间距离汛期的远近、基于农谚所选择的气象因子等具有较好的统计规律,且均能通过假设检验。基于线性相关系数法、互信息理论法、关联度分析法研究天文因子、气象因子、天文因子+海洋大气因子+气象因子与流域来水的相关性,结果表明,气象因子的相关性最强,海洋大气因子的相关性最弱,月球赤纬角与流域来水的关联度最大。（2）基于相关性分析所得的因子组合方案,运用神经网络、支持向量机、决策树、随机森林等智能学习方法,融合因子预报径流。结果表明,水量回归预报较差,3级分类预报较优;预报方法不同,方法所对应的最优因子及其组合不同,训练和预报性能均较优且稳健性强的方法为ELM、RBF神经网络。对多方法的最优分类预报结果进行融合,使得定性预报正确率达到89.5%。（3）运用相位对比法融合天文因子、海洋大气因子及其组合预报径流。结果表明,该方法的定量预报正确率为63.16%,24节气阴历日期+太阳黑子相对数的定性预报最优,正确率为63.16%。相位对比法对于极端来水年的丰枯属性识别能力较强,却难以有效预报出平水年,运用定量预报结果反推来水级别的正确率较低。相位对比法存在无法判别的年份,运用模糊推理法基于相关性分析所得的因子组合进一步分析计算因子的相似性,融合因子预报径流。引入TOPSIS模糊综合评判法、相似衍生法相似度、“因子进出法”等,对模糊推理法进行改进。结果表明,相似衍生法模糊推理法的稳健性优于Turksen模糊推理法,二者对径流的定量预报较差、定性预报较优,对其各自最优的定性预报结果进行融合,正确率达到73.68%。（4）采用“主次因子对比法”对单一天文因子对比法、分布式融合结构天文因子对比法进行改进,融合结果预报径流。研究得到能够提高预报精度的混合式融合结构天文因子对比法,定性预报正确率为63.16%。基于分析所得的海洋大气因子、气象因子与流域来水的遥相关规律修正预报结果,进一步改进天文因子对比法,使得预报正确率提高到 73.68%。（5）绘制三大尺度因子与流域来水的点聚图,融合结果预报径流。结果表明,24节气阴历日期和月球赤纬角点聚图具有较好的稳健性,太阳黑子相对数离散性较强难以准确划分其聚类区间,三大尺度因子点聚图的定性预报正确率分别为63.16%、57.89%、21.05%。将海洋大气因子、气象因子与来水丰枯的遥相关规律作为该类因子的点聚图进而得到径流预报结果,并与天文因子点聚图的预报结果进行融合,使得预报正确率提高到 73.68%。（6）将径流分为一般、极端、极值点结构,融合结构预报极端径流。结果表明,以因子融合、结果融合的预报结果作为一般来水结构能够融合多因子、多方法的信息,预报正确率为84.21%;点面结合法的改进与上下包线结构、智能学习分类以及传统点面结合法相比对于极端来水结构的预报精度较高,预报正确率为60%;通过细致划分丰枯水链、引入月球赤纬角对可公度网络结构法进行改进,能够增强方法的可操作性,降低基于极值点结构预报极端来水年高发期的不确定性;综合径流三大结构的预报结果,结合连续极端来水年的判定,预报极端来水的高发年,其中特丰水年、特枯水年的预报正确率分别为66.7%、80%。
李松旌,樊向阳,景若瑶,胡超,王和洲,黄仲冬[7]（2020）在《基于可公度性理论的干旱预测方法研究》文中指出【目的】为可公度性理论在干旱预测预警领域的拓展和应用提供依据。【方法】以河南省为例,并依据该省1961―2016年历史干旱数据,基于可公度性理论,采用层次分析法和MATLAB、SAS软件进行干旱发生年份预测,并与前人预测结果及蝴蝶结构图预测结果进行对比验证。【结果】基于可公度性理论的三元、四元和五元可公度预测模型,预测2014年河南省发生严重干旱的频数最高,即发生干旱可能性最大,这与实际相符;基于上述数据,预测河南省2030年前发生严重干旱的年份为2023年,这与蝴蝶结构图预测结果相符,并与前人研究结果一致。【结论】该方法用于区域性干旱发生年份的预测时具有较强的实用性;层次分析法及MATLAB、SAS软件的应用,大大提高了模型计算速度,并降低了主观因素对预测结果判别的人为影响,提高了计算结果的准确程度。
陈七榕[8]（2019）在《基于NGM（1,1,k）模型的云南区域干旱预测方法研究》文中研究指明我国是一个严重缺水的国家,干旱是我国面临的主要自然灾害。近年来,随着气候变化、经济发展以及人口膨胀,水资源短缺现象日趋严重,愈发频繁和严重的旱灾已成为我国社会发展、农业生产以及居民生活的掣肘,严重威胁着人类的生活实践。云南地区地处云贵高原,受高原季风的影响,降水变化率大,极易造成地表干旱。近年来,频繁的旱灾严重制约了当地的社会经济的发展情况,并对居民的生活质量和农业发展水平产生负面影响。因此,研究云南地区旱情的发生规律,并对未来的旱情特征进行预测,对促进当地的社会经济发展有着重大意义。本文根据云南地区1961年以来的气象数据,对该地区的干旱发生情况、严重程度、降雨量预测方法进行研究,主要研究内容如下:（1）基于降水距平百分率、Z指数、标准化降水指数对云南地区的气象干旱进行研究分析,结果表明:降水距平百分率对云南地区敏感度低,干旱发生率与干旱程度远低于实际情况,其不能正确反映该地区的旱情特征与规律。标准化降水指数与Z指数云南地区干旱的敏感性较高,能正确描述该地区的旱情,可用于当地的旱情分析。并且,Z指数和标准化降水指数的干旱发生率大约相等,只是对个别年份的干旱等级划分不同。因此,在云南地区的旱情分析中,应综合使用Z指数与标准化降水指数。（2）基于NGM（1,1,k）模型（Non-homogenous discrete exponential grey mode）的几何意义,提出了一种背景值优化方法。通过齐次、近似非齐次、严格非齐次、下降凹、下降凸、上升凹、上升凸7类数据（包含了灰色预测模型可以预测的所有波形状态）的验证表明:本文所推导的模型在7类数据中均得到了最高精度,实现了方法创新。（3）运用NGM（1,1,k）模型对降雨量进行拓扑预测时,改进了拓扑预测的计算方法。通过预测云南地区2012-2016年春季降雨量验证表明:相比传统拓扑预测法,其平均精度提高了77.88%。（4）以NGM（1,1,k）模型为核心,结合小波分解,构建了数列预测优化方案。实际应用结果表明:小波-NGM（1,1,k）模型的预测精度极高,优化了NGM（1,1,k）模型的数列预测法。
林红[9]（2019）在《引滦入津工程水质研究》文中进行了进一步梳理引滦入津工程是作为天津城市用水的一项跨流域大型引水工程,滦河水为天津市主要供水来源,每年向天津输水10亿m3,其水质质量对受水区经济建设及人民生活将产生深切影响。随着经济社会发展,人口增多,工业不断进步,这也给引滦入津水质带来了一定的影响,本文结合了历年水质状况,对引滦入津工程水质进行了研究。首先通过对收集的1987年至2012年引滦入津沿线主要控制断面水质监测详实数据的分析,由于历年资料有限,当时测量技术有限,选择了数据较为完善的指标进行研究,最终选定氯离子、溶解氧、高锰酸盐指数、五日生化需氧量、氨氮、硝酸盐、总磷、总氮等8项污染指标作为主要研究对象,进行年际趋势分析、水质评价和预测。经1987-2012年引滦沿程水质变化趋势显示,除沙河桥与果河桥站个别几年受排污水影响,水质发生突变,其余几站水质年际变化基本不大。利用单因子和灰色关联度方法对引滦沿线监测断面的水质进行评价,确定了水质状况,经对比分析两种评价方法的评价结果,最终选用单因子评价结果为引滦沿线水质结果。单因子评价结果显示,在不考虑总氮含量的情况下引滦沿线的水质绝大多数指标属于Ⅰ类和Ⅱ类水,但总氮参评的情况下,引滦沿线水质基本为Ⅳ、V类水质,总氮的含量远远超标了,须采取适当措施降低TN含量,以保障供水安全。运用改进BP人工神经网络法和GM（1,1）灰色系统预测法分别对2020年水质进行趋势预测分析。预测结果显示在长系列水质预测,BP神经网络法模拟效果要优于灰色系统预测法预测结果,其结果有参考价值和意义。对引滦沿线监测控制与管理、治理措施提出建议,为今后更好的管理引滦沿线的水质工作,及进一步掌握和改善引滦沿线水质状况,提供可靠依据和技术支撑。
张晓瑜[10]（2018）在《基于改进深度信念网络的时间序列预测方法及负荷预测应用研究》文中研究指明高质量的预测结果对人们的生产生活具有重要的指导意义,有利于人们制定出更可靠的决策方案。预测是根据事物过去发展的现律,估计其未来发展趋势的一种理论。近十几年,各领域专家学者提出了数以万计的预测方法,预测学科得到了突飞猛进的发展。随着大数据时代的到来,挖掘海量非结构化和半结构化数据中蕴含的信息对预测方法提出了新的挑战。同时,如何提高预测方法在特定领域的精度成为了一个预测研究的重要研究方向。深度信念网络作为一种新兴的深度学习方法,相比传统预测方法,它可以学习到样本数据集固有的特征,可以广泛应用于很多领域并取得很不错的成绩。因此,本文主要就是考察改进深度信念网络在时间序列数据集的预测表现,并将改进模型应用到短期负荷预测中,验证改进模型的泛化能力。本文的主要工作如下:（1）设计了深度信念网络基本模型的最优配置策略。深度信念网络是一种特殊的深层神经网络。根据人工神经网络的改进方向,考察不同的激活函数和网络参数优化方法对深度信念网络基本模型的影响,找出了深度信念网络模型的最优配置,为之后的研究奠定了理论基础。（2）构建了基于受限玻尔兹曼机的递归神经网络点预测模型。时间序列是一个动态变化的系统。根据深度信念网络是一种静态输入输出关系的映射,将递归神经网络的反馈机制引入到深度信念网络模型中,构建了基于受限玻尔兹曼机和递归神经网络的深度学习框架,将此框架应用于时间序列的点预测模型中。对比结果证明,提出的新框架具有更高质量的预测性能。（3）提出了基于深度信念网络的上下界估计方法构建区间预测模型。常用于构建区间预测的方法——上下界估计方法是基于神经网络的。考虑到神经网络极易陷入局部极小值、收敛速度慢的缺陷,采用深度信念网络改进上下界估计方法,给出了基于深度信念网络的上下界估计方法,实验结果证明,使用此方法构建的时间序列区间预测模型具有更高的预测精度。（4）将改进的深度信念网络应用到短期负荷功率预测。考虑到短期负荷功率预测对电力系统的重要性以及验证改进模型的泛化能力,将改进的深度信念网络分别应用到短期负荷功率的点预测和区间预测研究中,提高短期负荷功率的预测精度。根据负荷功率数据随时间周期性变化的特性和相似日的概念,使用改进的深度信念网络分析负荷数据在不同时刻、不同日期以及不同季节的预测表现。
二、浅谈灰色系统理论在旱涝预测中的应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、浅谈灰色系统理论在旱涝预测中的应用（论文提纲范文）
（2）黄河流域的干旱驱动及评估预测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的及意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 干旱指标及评估分析 |
| 1.2.2 干旱驱动机制研究 |
| 1.2.3 干旱预测 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 2 研究区域概况及基本方法 |
| 2.1 自然地理概况 |
| 2.1.1 地理概况 |
| 2.1.2 地形地貌 |
| 2.1.3 气候特征 |
| 2.1.4 河流水系 |
| 2.1.5 社会经济概况 |
| 2.2 资料来源与数据处理 |
| 2.3 基本方法 |
| 2.3.1 小波分析法 |
| 2.3.2 Mann-Kendall检验分析法 |
| 2.3.3 克里金差值法(Kriging插值法) |
| 2.4 小结 |
| 3 黄河流域干旱特征分析 |
| 3.1 干旱定义及指标 |
| 3.1.1 气象干旱定义及指标 |
| 3.1.2 水文干旱定义及指标 |
| 3.1.3 农业干旱定义及指标 |
| 3.2 黄河流域气象干旱时空演变规律 |
| 3.2.1 气象干旱事件多尺度时程变化规律 |
| 3.2.2 气象干旱事件多尺度空间分布特征 |
| 3.2.3 多尺度下气象干旱频率特征分析 |
| 3.3 黄河流域水文干旱时空演变规律 |
| 3.3.1 水文干旱事件多尺度时程变化规律 |
| 3.3.2 水文干旱事件多尺度空间统计特征 |
| 3.3.3 多尺度下水文干旱周期性变化特征 |
| 3.4 黄河流域农业干旱时空演变规律 |
| 3.4.1 农业干旱事件的时程变化特征 |
| 3.4.2 农业干旱事件与气象要素的空间相关性 |
| 3.5 农业干旱影响下的流域陆地生态系统恢复时间 |
| 3.5.1 植被净初级生产力(NPP)的模拟及分析 |
| 3.5.2 黄河流域上中下游NPP的时空变化规律分析 |
| 3.5.3 生态系统干旱恢复时间(RT)确定 |
| 3.5.4 黄河流域上中下游植被干旱恢复时间RT的空间变异特征 |
| 3.6 小结 |
| 4 干旱驱动机制及动态响应分析 |
| 4.1 气象干旱驱动机制分析 |
| 4.1.1 气象干旱的形成发展过程 |
| 4.1.2 驱动因素 |
| 4.1.3 驱动机制 |
| 4.2 水文干旱驱动机制分析 |
| 4.2.1 水文干旱的形成和发展过程 |
| 4.2.2 驱动因素 |
| 4.2.3 驱动机制 |
| 4.3 气象干旱和水文干旱的相关性分析 |
| 4.3.1 研究方法 |
| 4.3.2 气象干旱和水文干旱的相关性分析 |
| 4.4 气象干旱和水文干旱的动态响应分析 |
| 4.4.1 基于滑动窗口Copula熵的干旱动态响应 |
| 4.4.2 基于滞时灰色关联度的干旱动态响应 |
| 4.5 小结 |
| 5 干旱驱动因子分析 |
| 5.1 驱动因子特征分析 |
| 5.1.1 驱动因子时间变化规律 |
| 5.1.2 驱动因子空间变化特征 |
| 5.2 驱动因子敏感性分析 |
| 5.2.1 敏感性分析方法 |
| 5.2.2 黄河流域干旱因子的敏感性分析 |
| 5.3 驱动因子阈值分析 |
| 5.3.1 理论基础 |
| 5.3.2 驱动因子阈值选取方法 |
| 5.3.3 黄河流域干旱驱动因子阈值分析 |
| 5.3.4 黄河流域干旱驱动因子阈值检验 |
| 5.3.5 阈值归因分析 |
| 5.4 小结 |
| 6 基于EEMD-FOA-SVR的黄河流域干旱预测 |
| 6.1 研究方法 |
| 6.1.1 集合经验模态分解 |
| 6.1.2 果蝇优化算法 |
| 6.1.3 支持向量回归 |
| 6.1.4 FOA-SVR模型 |
| 6.2 基于EEMD-FOA-SVR预测模型 |
| 6.2.1 基于EEMD-FOA-SVR预测模型流程图 |
| 6.2.2 模型评价准则 |
| 6.3 基于EEMD-FOA-SVR模型的干旱预测 |
| 6.3.1 模型构建 |
| 6.3.2 模型验证 |
| 6.3.3 模型预测 |
| 6.4 小结 |
| 7 黄河流域未来干旱演变特征的时空变异规律分析 |
| 7.1 GCM数据来源及主要方法 |
| 7.1.1 GCM模式 |
| 7.1.2 SDSM统计降尺度方法 |
| 7.2 SDSM模型降尺度适应性评估 |
| 7.3 未来降水和气温的时空演变特征 |
| 7.3.1 未来降水和气温的时程变化规律 |
| 7.3.2 未来降水和气温的空间分布规律 |
| 7.4 未来时期2020-2050 年气象干旱的时空演变特征 |
| 7.4.1 未来时期2020-2050 年气象干旱的时间序列预测 |
| 7.4.2 未来时期2020-2050 年气象干旱的空间预测 |
| 7.5 小结 |
| 8 结论与展望 |
| 8.1 结论 |
| 8.2 创新点 |
| 8.3 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（3）东北地区干旱特征及预测模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究区概况 |
| 1.1.1 地理位置 |
| 1.1.2 水文气象 |
| 1.1.3 地质地貌 |
| 1.1.4 社会经济 |
| 1.2 研究意义和目的 |
| 1.2.1 研究背景 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.2.3 研究目的 |
| 1.3 国内外研究进展 |
| 1.3.1 干旱特征的研究进展 |
| 1.3.2 干旱预测模型的研究进展 |
| 1.4 研究内容和技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.4.3 主要创新点 |
| 第二章 不同干旱指数在东北地区适用性研究 |
| 2.1 数据来源及处理 |
| 2.2 研究方法 |
| 2.2.1 中国Z指数(CZI) |
| 2.2.2 标准化降水指数(SPI) |
| 2.2.3 标准化降水蒸散指数(SPEI) |
| 2.2.4 干旱侦测指数(RDI) |
| 2.2.5 归一化植被指数(NDVI) |
| 2.2.6 干旱的识别 |
| 2.2.7 相关系数 |
| 2.3 干旱指数在干旱频率分析中的适用性 |
| 2.3.1 基于CZI的干旱频率分析 |
| 2.3.2 基于SPI的干旱频率分析 |
| 2.3.3 基于SPEI的干旱频率分析 |
| 2.3.4 基于RDI的干旱频率分析 |
| 2.3.5 四种干旱指数在干旱频率分析中的对比 |
| 2.4 干旱指数在干旱历时分析中的适用性 |
| 2.4.1 基于CZI的干旱历时分析 |
| 2.4.2 基于SPI的干旱历时分析 |
| 2.4.3 基于SPEI的干旱历时分析 |
| 2.4.4 基于RDI的干旱历时分析 |
| 2.4.5 四种干旱指数在干旱历时分析中的对比 |
| 2.5 干旱指数在干旱强度分析中的适用性 |
| 2.5.1 基于CZI的干旱强度分析 |
| 2.5.2 基于SPI的干旱强度分析 |
| 2.5.3 基于SPEI的干旱强度分析 |
| 2.5.4 基于RDI的干旱强度分析 |
| 2.5.5 四种干旱指数在干旱强度分析中的对比 |
| 2.6 干旱事件类型的分析 |
| 2.6.1 基于CZI的干旱事件类型分析 |
| 2.6.2 基于SPI的干旱事件类型分析 |
| 2.6.3 基于SPEI的干旱事件类型分析 |
| 2.6.4 基于RDI的干旱事件类型分析 |
| 2.6.5 四种干旱指数在干旱事件类型分析中的对比 |
| 2.7 不同时间尺度下的干旱特征变化 |
| 2.7.1 不同时间尺度CZI的干旱特征变化 |
| 2.7.2 不同时间尺度SPI的干旱特征变化 |
| 2.7.3 不同时间尺度SPEI的干旱特征变化 |
| 2.7.4 不同时间尺度RDI的干旱特征变化 |
| 2.8 讨论 |
| 2.9 本章小结 |
| 第三章 东北地区干旱时空演变特征分析 |
| 3.1 研究方法 |
| 3.1.1 曼-肯德尔(Mann-Kendall)趋势分析法 |
| 3.1.2 基于Copula函数的干旱重现期分析法 |
| 3.1.3 小波分析法 |
| 3.1.4 扩展的傅里叶振幅敏感性分析法 |
| 3.2 干旱频率、历时和强度的变化趋势 |
| 3.2.1 干旱频率的变化趋势 |
| 3.2.2 干旱历时的变化趋势 |
| 3.2.3 干旱强度的变化趋势 |
| 3.3 干旱的重现期分析 |
| 3.3.1 单变量干旱重现期分析 |
| 3.3.2 基于Copula函数的双变量干旱重现期分析 |
| 3.4 干旱的周期变化规律 |
| 3.4.1 干旱频率的周期变化规律 |
| 3.4.2 干旱历时的周期变化规律 |
| 3.4.3 干旱强度的周期变化规律 |
| 3.5 干旱的敏感性分析 |
| 3.5.1 SPEI的敏感性分析 |
| 3.5.2 SPEI的年内敏感性分析 |
| 3.5.3 SPEI敏感性分析的空间分布 |
| 3.6 讨论 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 基于机器学习方法的干旱预测研究 |
| 4.1 研究方法 |
| 4.1.1 基于机器学习的干旱预测模型开发 |
| 4.1.2 普通最小二乘回归 |
| 4.1.3 惩罚线性回归 |
| 4.1.4 决策树 |
| 4.1.5 集成方法 |
| 4.1.6 衡量指标 |
| 4.2 惩罚线性回归模型的预测表现 |
| 4.3 集成方法模型的预测表现 |
| 4.4 惩罚线性回归与集成方法两类模型预测表现的对比 |
| 4.5 讨论 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于深度学习方法的干旱预测研究 |
| 5.1 研究方法 |
| 5.1.1 人工神经网络 |
| 5.1.2 深度学习 |
| 5.1.3 基于深度学习的干旱预测模型开发 |
| 5.2 基于LSTM干旱模型的预测表现 |
| 5.3 LSTM模型与MLP模型预测表现的对比 |
| 5.4 LSTM模型结构对预测精度的影响 |
| 5.5 讨论 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
（4）广西短期气候预测业务和技术发展回顾与展望（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 广西短期气候预测业务沿革 |
| 2 广西短期气候预测技术的发展历程 |
| 2.1 经验统计分析阶段 |
| 2.2 物理统计分析阶段 |
| 2.3 动力与统计相结合阶段 |
| 3 气候预测新技术在广西的应用 |
| 3.1 关键因子影响机理的新认识和应用 |
| 3.2 人工智能技术的应用 |
| 3.3 延伸期气候预测技术 |
| 4 总结与讨论 |
（5）近60年山东省干旱时空分布特征分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 干旱的定义 |
| 1.2.2 干旱指标研究进展 |
| 1.2.3 灰色模型和神经网络系统 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.3.1 数据来源 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 第二章 研究区域概况、研究方法 |
| 2.1 自然地理概况 |
| 2.1.1 地理位置 |
| 2.1.2 地形地貌 |
| 2.1.3 气候特征 |
| 2.1.4 流域与水系 |
| 2.2 社会经济概况 |
| 2.3 研究方法 |
| 2.3.1 时空分析方法 |
| 2.3.2 干旱指数方法 |
| 2.3.3 预测模型 |
| 2.3.4 评定干旱过程的方法 |
| 第三章 山东省降水时空变化规律 |
| 3.1 山东省降水空间分布规律 |
| 3.2 降水量的EOF分析 |
| 3.3 山东省降水量随时间的变化趋势 |
| 3.4 突变检验 |
| 3.5 云模型分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 山东省干旱时间序列分析 |
| 4.1 干旱指数对比分析 |
| 4.2 SPI时间序列分析 |
| 4.3 干旱频率分析 |
| 4.4 干旱强度分析 |
| 4.5 干旱站次比分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 山东省干旱空间特征分析 |
| 5.1 空间变化规律 |
| 5.2 山东省干旱分区 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 灰色神经网络组合模型在干旱预测中的应用 |
| 6.1 三种模型的评价 |
| 6.2 灰色神经网络模型在山东省年降雨量预测中的应用 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 讨论和展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 |
（6）基于数据融合的丰满水库长期径流预报研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和目标 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目标 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 三大尺度因子径流预报研究 |
| 1.2.2 因子相关性分析 |
| 1.2.3 传统统计预报模型 |
| 1.2.4 现代水文预报模型 |
| 1.2.5 研究进展的总结 |
| 1.3 本文研究介绍 |
| 1.3.1 研究问题 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 研究内容 |
| 1.3.4 技术路线图 |
| 第二章 径流预报技术的系统分析 |
| 2.1 来水丰枯的影响机理 |
| 2.1.1 热量与引力作用 |
| 2.1.2 地形和海陆分布作用 |
| 2.2 来水预报基于的基本特性 |
| 2.2.1 周期性 |
| 2.2.2 有序性 |
| 2.2.3 遥相关性 |
| 2.2.4 结构特性 |
| 2.3 来水与极端来水预报的思路 |
| 2.3.1 预报因子基于空间尺度的分类 |
| 2.3.2 预报因子基于时间尺度的分类 |
| 2.3.3 预报值基于预报特征的分类 |
| 2.3.4 基于信息融合的流域来水预报 |
| 2.4 研究流域分析 |
| 2.4.1 流域介绍 |
| 2.4.2 流域丰枯机理 |
| 2.5 小结 |
| 第三章 三大尺度因子与径流的统计分析 |
| 3.1 天文尺度因子相位与流域来水规律分析 |
| 3.1.1 太阳黑子相对数 |
| 3.1.2 月球赤纬角 |
| 3.1.3 24节气阴历日期 |
| 3.2 全球尺度因子相位与流域来水规律分析 |
| 3.2.1 ENSO事件的发生与结束时间与流域来水丰枯的关系 |
| 3.2.2 ENSO事件特征值与流域来水丰枯的关系 |
| 3.3 流域尺度因子相位与流域来水规律分析 |
| 3.3.1 谚语机理分析 |
| 3.3.2 气象因子与来水属性级别统计分析 |
| 3.4 因子数值与流域来水统计分析方法 |
| 3.4.1 基础数据处理 |
| 3.4.2 相关性分析的方法 |
| 3.5 因子相关性分析结果 |
| 3.5.1 天文因子相关性分析 |
| 3.5.2 气象因子相关性分析 |
| 3.5.3 天文因子+海洋大气因子+气象因子相关性分析 |
| 3.6 结果分析 |
| 3.6.1 因子相位与流域来水规律 |
| 3.6.2 因子数值与流域来水相关性 |
| 3.7 小结 |
| 第四章 基于智能学习的预报因子融合的径流预报 |
| 4.1 预报方法 |
| 4.1.1 神经网络 |
| 4.1.2 决策树和随机森林 |
| 4.1.3 支持向量机 |
| 4.2 数据处理的方法 |
| 4.2.1 预报因子的处理 |
| 4.2.2 预报值的处理 |
| 4.2.3 预报值的评判指标 |
| 4.2.4 模型和因子优选的TOPSIS-模糊综合评判法 |
| 4.3 建模预报 |
| 4.4 结果统计分析 |
| 4.4.1 流域水量回归预报结果分析 |
| 4.4.2 流域来水量7级分类预报结果分析 |
| 4.4.3 流域来水量3级分类预报结果分析 |
| 4.4.4 33个因子方案分析 |
| 4.4.5 预报结果的最优方案 |
| 4.4.6 最优方案的预报结果分析 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 基于相似性分析的预报因子融合的径流预报 |
| 5.1 相位对比法 |
| 5.1.1 基本原理 |
| 5.1.2 预报结果分析 |
| 5.2 相似模糊推理法 |
| 5.2.1 模糊推理法的基本原理 |
| 5.2.2 相似度的计算方法 |
| 5.2.3 主成分分析法计算权重 |
| 5.2.4 TOPSIS-模糊综合评判法优选最优模型 |
| 5.2.5 预报模型的建立 |
| 5.3 模糊推理法预报 |
| 5.3.1 因子组合分析 |
| 5.3.2 误差评定与优选判别 |
| 5.4 模糊推理法因子二次筛选 |
| 5.4.1 因子进出法寻优 |
| 5.4.2 因子进出法实例分析 |
| 5.5 模糊推理法预报结果 |
| 5.6 结果分析 |
| 5.7 小结 |
| 第六章 基于天文因子对比法的预报结果融合的径流预报 |
| 6.1 天文因子对比法机理分析 |
| 6.2 预报方法1-单一天文因子对比法 |
| 6.2.1 24节气阴历日期对比法 |
| 6.2.2 太阳黑子相对数对比法 |
| 6.2.3 月球赤纬角对比法 |
| 6.3 预报方法2-天文因子对比法预报结果的融合 |
| 6.3.1 天文因子预报结果的线性融合 |
| 6.3.2 天文因子融合法-主次因子对比法 |
| 6.3.3 天文因子融合法的修正 |
| 6.3.4 天文因子融合法定量预报 |
| 6.4 小结 |
| 第七章 基于点聚图法的预报结果融合的径流预报 |
| 7.1 点聚图法 |
| 7.1.1 点聚图的制作 |
| 7.1.2 预报方案 |
| 7.2 24节气阴历日期点聚图预报 |
| 7.2.1 极端来水年24节气阴历日期的聚类特性 |
| 7.2.2 24节气阴历日期聚类预报方法 |
| 7.2.3 24节气阴历日期聚类分析建模 |
| 7.2.4 基于聚类分析的来水预报 |
| 7.3 月球赤纬角和太阳黑子相对数点聚图预报 |
| 7.3.1 月球赤纬角聚类预报方法 |
| 7.3.2 太阳黑子相对数聚类预报方法 |
| 7.4 海洋大气因子与流域气象因子点聚图预报 |
| 7.5 多尺度因子点聚图预报结果融合 |
| 7.6 小结 |
| 第八章 基于来水结构融合的极端径流预报 |
| 8.1 基本定义 |
| 8.2 预报方法 |
| 8.2.1 一般来水结构预报-多方法预报结果融合 |
| 8.2.2 极端来水结构预报 |
| 8.2.3 基于改进可公度网络结构的极值点结构预报 |
| 8.2.4 极端来水年预报 |
| 8.3 实例应用 |
| 8.3.1 一般来水结构分析 |
| 8.3.2 极端来水结构分析 |
| 8.3.3 极值点结构的确定及极端来水年预报分析 |
| 8.3.4 连续极端来水年预报分析 |
| 8.4 讨论 |
| 8.5 小结 |
| 第九章 结论与展望 |
| 9.1 结论 |
| 9.2 展望 |
| 9.3 创新性 |
| 附表 |
| 参考文献 |
| 科研及发表论文情况 |
| 致谢 |
（7）基于可公度性理论的干旱预测方法研究（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 研究方法 |
| 1.1 可公度性理论 |
| 1.1.1 可公度预测模型 |
| 1.1.2 可公度式频数计算 |
| 1.2 干旱发生年份预测 |
| 1.2.1 建立层次结构模型 |
| 1.2.2 确定定量化的标准 |
| 1.2.3 建立判断矩阵 |
| 1.2.4 层次总排序及一致性检验 |
| 1.3 干旱预测结果的验证 |
| 2 数据来源 |
| 3 研究结果 |
| 3.1 可公度性理论干旱预测模型验证 |
| 3.2 基于可公度性理论的干旱预测 |
| 3.2.1 可公度性理论计算 |
| 3.2.2 3种预测方式独立性检验 |
| 3.2.3 基于层次分析法综合分析 |
| 3.3 基于蝴蝶结构图的干旱预测 |
| 4 讨论 |
| 5 结论 |
（8）基于NGM（1,1,k）模型的云南区域干旱预测方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究干旱的背景和意义 |
| 1.1.1 研究干旱的普遍意义 |
| 1.1.2 研究云南地区干旱的意义 |
| 1.2 干旱研究的现状与进展 |
| 1.2.1 干旱的定义和分类 |
| 1.2.2 干旱指标的研究进展 |
| 1.2.3 干旱预测方法研究进展 |
| 1.3 论文的主要研究内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 主要内容 |
| 1.3.3 主要创新点 |
| 1.4 全文组织结构 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 云南地区干旱特征分析 |
| 2.1 实验数据 |
| 2.2 降雨量分析 |
| 2.3 基于PA的干旱特征分析 |
| 2.3.1 PA |
| 2.3.2 干旱特征分析 |
| 2.4 基于Z指数的干旱特征分析 |
| 2.4.1 Z指数 |
| 2.4.2 干旱特征分析 |
| 2.5 基于SPI的干旱特征分析 |
| 2.5.1 SPI |
| 2.5.2 干旱特征分析 |
| 2.6 三种指标干旱特征分析应用效果对比 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 NGM(1,1,k)模型的理论研究 |
| 3.1 灰色预测的基本理论 |
| 3.1.1 灰色系统 |
| 3.1.2 灰生成 |
| 3.1.3 准光滑性与灰指数规律 |
| 3.1.4 灰色预测的分类 |
| 3.1.5 灰色模型的精度检验 |
| 3.2 NGM(1,1,k)模型的建模机理 |
| 3.3 NGM(1,1,k)模型的改进 |
| 3.3.1 误差来源分析 |
| 3.3.2 NGM(1,1,k)模型背景值优化 |
| 3.3.3 最优常数C的计算 |
| 3.3.4 优化NGM(1,1,k)模型建模 |
| 3.4 算例验证 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 NGM(1,1,k)模型在干旱预测研究中的应用 |
| 4.1 NGM(1,1,k)模型的拓扑预测 |
| 4.1.1 拓扑预测原理 |
| 4.1.2 分案分析 |
| 4.1.3 算法验证 |
| 4.1.4 拓扑预测的改进 |
| 4.1.5 预测未来5年的降雨量 |
| 4.1.6 未来5年旱情分析 |
| 4.2 NGM(1,1,k)模型的数列预测 |
| 4.2.1 方案分析 |
| 4.2.2 算法验证 |
| 4.2.3 预测未来5年的降雨量 |
| 4.2.4 未来5年旱情分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者在读期间科研成果介绍 |
| 致谢 |
（9）引滦入津工程水质研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 水质评价研究进展 |
| 1.2.2 水质预测研究进展 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 第2章 研究区域概况 |
| 2.1 工程概况 |
| 2.1.1 明渠工程概况 |
| 2.1.2 暗渠工程概况 |
| 2.1.3 蓄水工程 |
| 2.1.4 供水工程 |
| 2.2 地形地貌 |
| 2.3 气象水文 |
| 2.4 引滦入津渠系水系 |
| 2.5 工程引水概况 |
| 2.6 水质现状 |
| 2.6.1 上游沿线水质状况 |
| 2.6.2 下游沿线水质状况 |
| 第3章 引滦沿线水质评价及趋势分析 |
| 3.1 数据预处理 |
| 3.2 水质评价 |
| 3.2.1 水质评价依据 |
| 3.2.2 水质评价方法简介 |
| 3.3 水质评价结果分析 |
| 3.3.1 单因子评价结果 |
| 3.3.2 灰色关联度评价结果 |
| 3.4 引滦沿线水质趋势分析 |
| 第4章 水质预测模型 |
| 4.1 BP神经网络的基本原理 |
| 4.2 BP算法的改进 |
| 4.2.1 利用动量法改进BP算法 |
| 4.2.2 自适应调整学习速率 |
| 4.2.3 动量-自适应学习速率调整算法 |
| 4.2.4 L-M学习规则 |
| 4.3 确定BP网络的结构 |
| 4.3.1 BP神经网络的训练策略 |
| 4.3.2 BP网络结构 |
| 4.3.3 误差的选取 |
| 4.4 灰色系统理论 |
| 4.4.1 灰色系统理论研究的基本方法 |
| 4.4.2 运用灰色系统研究水资源问题 |
| 4.5 GM(1,1)灰色预测模型简介 |
| 4.5.1 灰色系统预测应用概述 |
| 4.5.2 灰色预测的基本原理 |
| 4.5.3 灰色预测步骤 |
| 4.5.4 灰色预测模型的特点 |
| 4.6 改进的GM(1,1)模型建立 |
| 第5章 引滦沿线水质预测 |
| 5.1 改进BP神经网络预测引滦沿线水质 |
| 5.2 改进灰色预测模型预测引滦沿线水质 |
| 5.3 结果对比分析 |
| 第6章 监测控制与治理措施 |
| 6.1 监测控制 |
| 6.1.1 监测断面布设 |
| 6.1.2 监测频次 |
| 6.1.3 监测设备 |
| 6.2 治理与管理措施 |
| 结论与展望 |
| 结论 |
| 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 发表论文和参加科研情况 |
（10）基于改进深度信念网络的时间序列预测方法及负荷预测应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.2 预测方法的研究现状 |
| 1.2.1 预测方法的分类 |
| 1.2.2 定量预测方法的研究现状 |
| 1.2.3 负荷预测的研究现状 |
| 1.3 本文的研究思路和主要工作 |
| 1.3.1 本文的研究思路 |
| 1.3.2 主要工作 |
| 第二章 深度信念网络基本模型和改进方向分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 人工神经网络与深度信念网络的对比分析 |
| 2.2.1 人工神经网络 |
| 2.2.2 深度信念网络 |
| 2.2.3 小结 |
| 2.3 人工神经网络的改进方向 |
| 2.3.1 激活函数 |
| 2.3.2 网络参数优化方法 |
| 2.4 深度信念网络的改进方向分析 |
| 2.4.1 深度信念网络基本模型改进 |
| 2.4.2 算例分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于改进深度信念网络的时间序列点预测模型 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 点预测 |
| 3.3 递归神经网络与深度信念网络结合的改进研究 |
| 3.3.1 递归神经网络 |
| 3.3.2 RBM-RNN模型 |
| 3.4 算例分析 |
| 3.4.1 模型设计 |
| 3.4.2 实验结果 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于改进深度信念网络的时间序列区间预测模型 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 区间预测 |
| 4.2.1 传统区间预测方法 |
| 4.2.2 上下界估计方法 |
| 4.3 基于深度信念网络的上下界估计方法研究 |
| 4.4 算例分析 |
| 4.4.1 模型设计 |
| 4.4.2 实验结果 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 改进深度信念网络在短期负荷预测中的应用 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 短期负荷预测 |
| 5.2.1 相空间重构理论 |
| 5.2.2 负荷功率数据集 |
| 5.3 短期负荷的点预测与区间预测研究 |
| 5.3.1 短期负荷点预测结果 |
| 5.3.2 短期负荷区间预测结果 |
| 5.4 基于不同时刻的短期负荷预测研究 |
| 5.5 基于不同日期的短期负荷预测研究 |
| 5.6 基于不同季节的短期负荷预测研究 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 主要研究成果 |
| 6.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
四、浅谈灰色系统理论在旱涝预测中的应用（论文参考文献）
- [1]基于灰色灾变理论的辽阳市洪涝灾害预测[J]. 徐成志. 山西水利科技, 2021(04)
- [2]黄河流域的干旱驱动及评估预测研究[D]. 黄春艳. 西安理工大学, 2021(01)
- [3]东北地区干旱特征及预测模型研究[D]. 李增. 沈阳农业大学, 2021(05)
- [4]广西短期气候预测业务和技术发展回顾与展望[J]. 陆虹,何慧,覃卫坚,陆芊芊,蔡悦幸. 气象研究与应用, 2020(04)
- [5]近60年山东省干旱时空分布特征分析[D]. 马蒙蒙. 济南大学, 2020(01)
- [6]基于数据融合的丰满水库长期径流预报研究[D]. 雷冠军. 中国水利水电科学研究院, 2020(04)
- [7]基于可公度性理论的干旱预测方法研究[J]. 李松旌,樊向阳,景若瑶,胡超,王和洲,黄仲冬. 灌溉排水学报, 2020(02)
- [8]基于NGM（1,1,k）模型的云南区域干旱预测方法研究[D]. 陈七榕. 成都信息工程大学, 2019(05)
- [9]引滦入津工程水质研究[D]. 林红. 河北工程大学, 2019(01)
- [10]基于改进深度信念网络的时间序列预测方法及负荷预测应用研究[D]. 张晓瑜. 国防科技大学, 2018(01)