灌區(qū)運(yùn)行狀況評價(jià)方法與灌溉用水量預(yù)測技術(shù)研究

內(nèi)容概要

　　《灌區(qū)運(yùn)行狀況評價(jià)方法與灌溉用水量預(yù)測技術(shù)研究》以遼寧省東港三個(gè)灌區(qū)作為評價(jià)對象，闡述了灌區(qū)評價(jià)指標(biāo)體系、評價(jià)方法和評價(jià)指標(biāo)權(quán)重確定方法，并運(yùn)用模糊綜合評判法、改進(jìn)的物元可拓評價(jià)方法和集對分析方法對東港三個(gè)灌區(qū)進(jìn)行了分析評價(jià)。分別運(yùn)用時(shí)間序列法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、時(shí)間序列與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合方法對遼陽灌區(qū)灌溉用水量進(jìn)行了預(yù)測；運(yùn)用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、灰色GH（1，1）模型、灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型等方法對鐵甲灌區(qū)灌溉用水量進(jìn)行了預(yù)測?！　　豆鄥^(qū)運(yùn)行狀況評價(jià)方法與灌溉用水量預(yù)測技術(shù)研究》可供農(nóng)田水利、水資源、水文、環(huán)境等專業(yè)的生產(chǎn)、教學(xué)、科研、管理及決策者使用和參考。

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第一章 灌區(qū)運(yùn)行狀況評價(jià)的意義1.1 日趨嚴(yán)峻的水資源形勢要求加強(qiáng)灌區(qū)管理1.1.1 世界水資源概述1.1.2 中國水資源概述1.2 我國的灌區(qū)現(xiàn)狀要求適時(shí)對灌區(qū)進(jìn)行評價(jià)1.2.1 我國灌區(qū)的基本情況1.2.2 我國灌區(qū)的地位及作用1.2 3我國灌區(qū)發(fā)展面臨的困難與機(jī)遇1.3 灌區(qū)運(yùn)行評價(jià)的主要內(nèi)容1.3.1 評價(jià)背景1.3.2 評價(jià)內(nèi)容1.3.3 評價(jià)技術(shù)路線第二章 灌區(qū)評價(jià)指標(biāo)體系及評價(jià)方法研究2.1 評價(jià)的基本理論2.1.1 評價(jià)的基本形式2.1.2 評價(jià)的基本內(nèi)容2.2 灌區(qū)評價(jià)指標(biāo)體系的研究2.2.1 評價(jià)指標(biāo)的建立原則及分類2.2.2 評價(jià)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化處理2.2.3 灌區(qū)評價(jià)指標(biāo)體系研究存在的問題2.2.4 灌區(qū)評價(jià)指標(biāo)的選取方法2.3 灌區(qū)綜合評價(jià)方法的研究2.3.1 灌區(qū)評價(jià)方法概述2.3.2 灌區(qū)評價(jià)方法存在的問題2.4 灌區(qū)綜合評價(jià)的研究動態(tài)第三章 灌區(qū)評價(jià)指標(biāo)權(quán)重確定方法的比較研究3.1 主觀賦權(quán)法3.1.1 專家打分法3.1.2 層次分析法3.1.3 序關(guān)系分析法（G，一法）3.1.4 基于粗集理論的屬性重要度賦權(quán)法3.2 客觀賦權(quán)法3.2.1 變異系數(shù)法3.2.2 熵值法3.2 3拉開檔次法3.2.4 簡單關(guān)聯(lián)函數(shù)賦權(quán)法3.3 各種賦權(quán)法的比較及適用條件3.4 基于博弈論的綜合賦權(quán)法第四章 模糊綜合評判模型在灌區(qū)運(yùn)行狀況評價(jià)中的應(yīng)用4.1 模糊數(shù)學(xué)概述4.1.1 模糊數(shù)學(xué)的產(chǎn)生與發(fā)展4.1.2 模糊數(shù)學(xué)的特點(diǎn)4.2 模糊綜合評判模型4.2.1 模糊綜合評判的概念4.2.2 模糊綜合評判模型的計(jì)算步驟4.3 實(shí)例分析4.3.1 東港灌區(qū)簡介4.3.2 東港灌區(qū)模糊綜合評價(jià)模型第五章 改進(jìn)的物元可拓評價(jià)模型在灌區(qū)運(yùn)行狀況評價(jià)中的應(yīng)用5.1 物元可拓評價(jià)模型簡介5.1.1 可拓學(xué)的產(chǎn)生與發(fā)展5.1.2 可拓學(xué)的研究對象和內(nèi)容5.1.3 可拓學(xué)的特點(diǎn)5.2 改進(jìn)的物元可拓評價(jià)模型5.2.1 傳統(tǒng)物元可拓評價(jià)模型的局限性5.2.2 改進(jìn)的物元可拓評價(jià)模型計(jì)算步驟5.3 實(shí)例分析5.3.1 構(gòu)造經(jīng)典域、節(jié)域和待評物元5.3.2 權(quán)值的確定5.3.3 確定東港灌區(qū)關(guān)于各類別等級的關(guān)聯(lián)度5.3.4 計(jì)算東港灌區(qū)關(guān)于等級j的關(guān)聯(lián)度5.3.5 計(jì)算結(jié)果及等級評定第六章 基于集對分析的灌區(qū)可持續(xù)發(fā)展評價(jià)研究6.1 集對分析簡介6.1.1 集對分析的基本思想6.1.2 集對分析的特點(diǎn)6.2 基于集對分析的灌區(qū)評價(jià)模型6.2.1 工程管理狀況、社會經(jīng)濟(jì)狀況與生態(tài)環(huán)境狀況聯(lián)系度表達(dá)式6.2.2 工程管理狀況、社會經(jīng)濟(jì)狀況與生態(tài)環(huán)境狀況協(xié)調(diào)發(fā)展指數(shù)6.3 實(shí)例分析6.3.1 灌區(qū)可持續(xù)發(fā)展評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)6.3.2 灌區(qū)可持續(xù)發(fā)展水平評價(jià)第七章 灌溉用水量預(yù)測的意義7.1 灌溉用水量預(yù)測的意義7.2 灌溉用水量預(yù)測技術(shù)國內(nèi)外研究現(xiàn)狀7.2.1 灌溉用水量預(yù)測研究進(jìn)展7.2.2 灌溉用水量預(yù)測技術(shù)分類7.2.3 灌溉用水量預(yù)測方法研究現(xiàn)狀第八章 時(shí)間序列預(yù)測法在灌溉用水量預(yù)測中的應(yīng)用8.1 時(shí)間序列預(yù)測法簡介8.1.1 時(shí)間序列分析的發(fā)展概況8.1.2 時(shí)間序列分析的相關(guān)概念8.1.3 時(shí)間序列預(yù)測法的分類8.1.4 影響時(shí)間序列變化的因素8.2 平穩(wěn)時(shí)間序列預(yù)測法8.2.1 平穩(wěn)時(shí)間序列的定義8.2.2 平穩(wěn)時(shí)間序列的性質(zhì)8.2.3 平穩(wěn)時(shí)間序列預(yù)測的步驟8.3 應(yīng)用實(shí)例8.3.1 遼陽灌區(qū)概況8.3.2 時(shí)間序列預(yù)測法在遼陽灌區(qū)中的應(yīng)用8.3.3 鐵甲灌區(qū)概況8.3.4 時(shí)間序列的實(shí)例應(yīng)用8.4 本章小結(jié)第九章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在灌溉用水量預(yù)測中的應(yīng)用9.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介及發(fā)展歷史與現(xiàn)狀9.1.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介9.1.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展歷史與現(xiàn)狀9.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)9.2.1 BP算法基本思想9.2.2 基于BP算法的BP網(wǎng)絡(luò)模型9.2 3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的步驟9.2.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)9.2.5 面向MATLAB的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)9.7.6 BP網(wǎng)絡(luò)模型在遼陽灌區(qū)中的應(yīng)用9.2.7 BP網(wǎng)絡(luò)模型在鐵甲灌區(qū)中的應(yīng)用9.3 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)9.3.1 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)構(gòu)和學(xué)習(xí)過程9.3.2 面向MATLAB的Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)9.3.3 Elman模型在遼陽灌區(qū)灌溉用水量預(yù)測中的應(yīng)用9.4 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用9.4.1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)9.4.2 RBF函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程9.4.3 RBF網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)9.4.4 RBF網(wǎng)絡(luò)在鐵甲灌區(qū)中的應(yīng)用9.4.5 廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)9.5 本章小結(jié)第十章 多重神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在灌溉用水量預(yù)測中的應(yīng)用10.1 多重組合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)造10.2 多重組合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類10.3 多重組合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用實(shí)例10.4 本章小結(jié)第十一章 時(shí)序神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在灌溉用水量預(yù)測中的應(yīng)用11.1 時(shí)間序列與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的互補(bǔ)性11.2 組合預(yù)測的發(fā)展11.3 時(shí)間序列與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合式模型的分類11.3.1 基于預(yù)測結(jié)果的時(shí)序神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型11.3.2 基于預(yù)測模型的時(shí)序神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型11.4 基于預(yù)測結(jié)果的時(shí)序神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的應(yīng)用11.4.1 基于預(yù)測結(jié)果的時(shí)序神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測步驟11.4.2 基于預(yù)測結(jié)果的時(shí)序神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的應(yīng)用實(shí)例11.4.3 結(jié)果分析11.5 基于預(yù)測模型的時(shí)序神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的應(yīng)用11.5.1 基于預(yù)測模型的時(shí)序神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測步驟11.5.2 基于預(yù)測模型的時(shí)序神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的應(yīng)用實(shí)例11.5.3 結(jié)果分析11.6 本章小結(jié)第十二章 灰色模型在灌溉用水量預(yù)測中的應(yīng)用12.1 灰色系統(tǒng)簡介12.1.1 灰色模型（GM）的建模機(jī)理12.1.2 灰色預(yù)測法的種類12.2 灰色模型建模方法和步驟12.2.1 數(shù)據(jù)的預(yù)處理12.2.2 灰色模型的建模過程12.3 模型識別檢驗(yàn)12.3.1 殘差檢驗(yàn)12.3.2 后驗(yàn)差檢驗(yàn)12.3.3 關(guān)聯(lián)度檢驗(yàn)12.4 實(shí)例應(yīng)用12.4.1 建立GM（1，1）模型12.4.2 檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?2.5 殘差修正模型12.5.1 殘差修正模型的建立12.5.2 殘差修正模型的檢驗(yàn)12.6 灰色等維新息模型12.7 本章小結(jié)第十三章 灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在灌溉用水量預(yù)測中的應(yīng)用13.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和灰色預(yù)測方法的互補(bǔ)性13.2 灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類13.2.1 并聯(lián)型灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PGNN）13.2.2 串聯(lián)型灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（SGNN）13.2.3 嵌入型灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（IGNN）13.3 串聯(lián)型灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（SGNN）的應(yīng)用13.3.1 sGNN預(yù)測模型的步驟13.3.2 sGNN預(yù)測模型的實(shí)例13.4 嵌入型灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（IGNN）的應(yīng)用13.4.1 IGNN預(yù)測模型的步驟13.4.2 IGNN預(yù)測模型的實(shí)例13.5 并聯(lián)型灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PGNN）的應(yīng)用13.5.1 PGNN預(yù)測模型的步驟13.5.2 PGNN預(yù)測模型的實(shí)例13.6 本章小結(jié)第十四章 結(jié)論與展望14.1 結(jié)論14.2 展望參考文獻(xiàn)

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