灌區(qū)運行狀況評價方法與灌溉用水量預測技術研究

內(nèi)容概要

　　《灌區(qū)運行狀況評價方法與灌溉用水量預測技術研究》以遼寧省東港三個灌區(qū)作為評價對象，闡述了灌區(qū)評價指標體系、評價方法和評價指標權重確定方法，并運用模糊綜合評判法、改進的物元可拓評價方法和集對分析方法對東港三個灌區(qū)進行了分析評價。分別運用時間序列法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡方法、Elman神經(jīng)網(wǎng)絡方法、時間序列與神經(jīng)網(wǎng)絡組合方法對遼陽灌區(qū)灌溉用水量進行了預測；運用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡方法、灰色GH（1，1）模型、灰色神經(jīng)網(wǎng)絡模型等方法對鐵甲灌區(qū)灌溉用水量進行了預測?！　　豆鄥^(qū)運行狀況評價方法與灌溉用水量預測技術研究》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、科研、管理及決策者使用和參考。

書籍目錄

第一章 灌區(qū)運行狀況評價的意義1.1 日趨嚴峻的水資源形勢要求加強灌區(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)狀要求適時對灌區(qū)進行評價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)展面臨的困難與機遇1.3 灌區(qū)運行評價的主要內(nèi)容1.3.1 評價背景1.3.2 評價內(nèi)容1.3.3 評價技術路線第二章 灌區(qū)評價指標體系及評價方法研究2.1 評價的基本理論2.1.1 評價的基本形式2.1.2 評價的基本內(nèi)容2.2 灌區(qū)評價指標體系的研究2.2.1 評價指標的建立原則及分類2.2.2 評價指標的標準化處理2.2.3 灌區(qū)評價指標體系研究存在的問題2.2.4 灌區(qū)評價指標的選取方法2.3 灌區(qū)綜合評價方法的研究2.3.1 灌區(qū)評價方法概述2.3.2 灌區(qū)評價方法存在的問題2.4 灌區(qū)綜合評價的研究動態(tài)第三章 灌區(qū)評價指標權重確定方法的比較研究3.1 主觀賦權法3.1.1 專家打分法3.1.2 層次分析法3.1.3 序關系分析法（G，一法）3.1.4 基于粗集理論的屬性重要度賦權法3.2 客觀賦權法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 簡單關聯(lián)函數(shù)賦權法3.3 各種賦權法的比較及適用條件3.4 基于博弈論的綜合賦權法第四章 模糊綜合評判模型在灌區(qū)運行狀況評價中的應用4.1 模糊數(shù)學概述4.1.1 模糊數(shù)學的產(chǎn)生與發(fā)展4.1.2 模糊數(shù)學的特點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算步驟4.3 實例分析4.3.1 東港灌區(qū)簡介4.3.2 東港灌區(qū)模糊綜合評價模型第五章 改進的物元可拓評價模型在灌區(qū)運行狀況評價中的應用5.1 物元可拓評價模型簡介5.1.1 可拓學的產(chǎn)生與發(fā)展5.1.2 可拓學的研究對象和內(nèi)容5.1.3 可拓學的特點5.2 改進的物元可拓評價模型5.2.1 傳統(tǒng)物元可拓評價模型的局限性5.2.2 改進的物元可拓評價模型計算步驟5.3 實例分析5.3.1 構造經(jīng)典域、節(jié)域和待評物元5.3.2 權值的確定5.3.3 確定東港灌區(qū)關于各類別等級的關聯(lián)度5.3.4 計算東港灌區(qū)關于等級j的關聯(lián)度5.3.5 計算結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6.2 基于集對分析的灌區(qū)評價模型6.2.1 工程管理狀況、社會經(jīng)濟狀況與生態(tài)環(huán)境狀況聯(lián)系度表達式6.2.2 工程管理狀況、社會經(jīng)濟狀況與生態(tài)環(huán)境狀況協(xié)調(diào)發(fā)展指數(shù)6.3 實例分析6.3.1 灌區(qū)可持續(xù)發(fā)展評價標準6.3.2 灌區(qū)可持續(xù)發(fā)展水平評價第七章 灌溉用水量預測的意義7.1 灌溉用水量預測的意義7.2 灌溉用水量預測技術國內(nèi)外研究現(xiàn)狀7.2.1 灌溉用水量預測研究進展7.2.2 灌溉用水量預測技術分類7.2.3 灌溉用水量預測方法研究現(xiàn)狀第八章 時間序列預測法在灌溉用水量預測中的應用8.1 時間序列預測法簡介8.1.1 時間序列分析的發(fā)展概況8.1.2 時間序列分析的相關概念8.1.3 時間序列預測法的分類8.1.4 影響時間序列變化的因素8.2 平穩(wěn)時間序列預測法8.2.1 平穩(wěn)時間序列的定義8.2.2 平穩(wěn)時間序列的性質(zhì)8.2.3 平穩(wěn)時間序列預測的步驟8.3 應用實例8.3.1 遼陽灌區(qū)概況8.3.2 時間序列預測法在遼陽灌區(qū)中的應用8.3.3 鐵甲灌區(qū)概況8.3.4 時間序列的實例應用8.4 本章小結第九章 神經(jīng)網(wǎng)絡方法在灌溉用水量預測中的應用9.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡簡介及發(fā)展歷史與現(xiàn)狀9.1.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡簡介9.1.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)展歷史與現(xiàn)狀9.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡9.2.1 BP算法基本思想9.2.2 基于BP算法的BP網(wǎng)絡模型9.2 3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法的步驟9.2.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型的結構設計9.2.5 面向MATLAB的BP神經(jīng)網(wǎng)絡設計9.7.6 BP網(wǎng)絡模型在遼陽灌區(qū)中的應用9.2.7 BP網(wǎng)絡模型在鐵甲灌區(qū)中的應用9.3 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡9.3.1 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡模型的結構和學習過程9.3.2 面向MATLAB的Elman神經(jīng)網(wǎng)絡設計9.3.3 Elman模型在遼陽灌區(qū)灌溉用水量預測中的應用9.4 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的應用9.4.1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的結構9.4.2 RBF函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡的學習過程9.4.3 RBF網(wǎng)絡的設計9.4.4 RBF網(wǎng)絡在鐵甲灌區(qū)中的應用9.4.5 廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡9.5 本章小結第十章 多重神經(jīng)網(wǎng)絡模型在灌溉用水量預測中的應用10.1 多重組合神經(jīng)網(wǎng)絡的構造10.2 多重組合神經(jīng)網(wǎng)絡的分類10.3 多重組合神經(jīng)網(wǎng)絡的應用實例10.4 本章小結第十一章 時序神經(jīng)網(wǎng)絡模型在灌溉用水量預測中的應用11.1 時間序列與神經(jīng)網(wǎng)絡的互補性11.2 組合預測的發(fā)展11.3 時間序列與神經(jīng)網(wǎng)絡組合式模型的分類11.3.1 基于預測結果的時序神經(jīng)網(wǎng)絡模型11.3.2 基于預測模型的時序神經(jīng)網(wǎng)絡模型11.4 基于預測結果的時序神經(jīng)網(wǎng)絡模型的應用11.4.1 基于預測結果的時序神經(jīng)網(wǎng)絡模型的預測步驟11.4.2 基于預測結果的時序神經(jīng)網(wǎng)絡模型的應用實例11.4.3 結果分析11.5 基于預測模型的時序神經(jīng)網(wǎng)絡模型的應用11.5.1 基于預測模型的時序神經(jīng)網(wǎng)絡模型的預測步驟11.5.2 基于預測模型的時序神經(jīng)網(wǎng)絡模型的應用實例11.5.3 結果分析11.6 本章小結第十二章 灰色模型在灌溉用水量預測中的應用12.1 灰色系統(tǒng)簡介12.1.1 灰色模型（GM）的建模機理12.1.2 灰色預測法的種類12.2 灰色模型建模方法和步驟12.2.1 數(shù)據(jù)的預處理12.2.2 灰色模型的建模過程12.3 模型識別檢驗12.3.1 殘差檢驗12.3.2 后驗差檢驗12.3.3 關聯(lián)度檢驗12.4 實例應用12.4.1 建立GM（1，1）模型12.4.2 檢驗模型12.5 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12.6 灰色等維新息模型12.7 本章小結第十三章 灰色神經(jīng)網(wǎng)絡方法在灌溉用水量預測中的應用13.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡和灰色預測方法的互補性13.2 灰色神經(jīng)網(wǎng)絡的分類13.2.1 并聯(lián)型灰色神經(jīng)網(wǎng)絡（PGNN）13.2.2 串聯(lián)型灰色神經(jīng)網(wǎng)絡（SGNN）13.2.3 嵌入型灰色神經(jīng)網(wǎng)絡（IGNN）13.3 串聯(lián)型灰色神經(jīng)網(wǎng)絡（SGNN）的應用13.3.1 sGNN預測模型的步驟13.3.2 sGNN預測模型的實例13.4 嵌入型灰色神經(jīng)網(wǎng)絡（IGNN）的應用13.4.1 IGNN預測模型的步驟13.4.2 IGNN預測模型的實例13.5 并聯(lián)型灰色神經(jīng)網(wǎng)絡（PGNN）的應用13.5.1 PGNN預測模型的步驟13.5.2 PGNN預測模型的實例13.6 本章小結第十四章 結論與展望14.1 結論14.2 展望參考文獻

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