灌區(qū)運(yùn)行狀況評(píng)價(jià)方法與灌溉用水量預(yù)測(cè)技術(shù)研究

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　　《灌區(qū)運(yùn)行狀況評(píng)價(jià)方法與灌溉用水量預(yù)測(cè)技術(shù)研究》以遼寧省東港三個(gè)灌區(qū)作為評(píng)價(jià)對(duì)象，闡述了灌區(qū)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系、評(píng)價(jià)方法和評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重確定方法，并運(yùn)用模糊綜合評(píng)判法、改進(jìn)的物元可拓評(píng)價(jià)方法和集對(duì)分析方法對(duì)東港三個(gè)灌區(qū)進(jìn)行了分析評(píng)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(duì)遼陽灌區(qū)灌溉用水量進(jìn)行了預(yù)測(cè)；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(duì)鐵甲灌區(qū)灌溉用水量進(jìn)行了預(yù)測(cè)。　　《灌區(qū)運(yùn)行狀況評(píng)價(jià)方法與灌溉用水量預(yù)測(cè)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(píng)價(jià)的意義1.1 日趨嚴(yán)峻的水資源形勢(shì)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(duì)灌區(qū)進(jìn)行評(píng)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(píng)價(jià)的主要內(nèi)容1.3.1 評(píng)價(jià)背景1.3.2 評(píng)價(jià)內(nèi)容1.3.3 評(píng)價(jià)技術(shù)路線第二章 灌區(qū)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系及評(píng)價(jià)方法研究2.1 評(píng)價(jià)的基本理論2.1.1 評(píng)價(jià)的基本形式2.1.2 評(píng)價(jià)的基本內(nèi)容2.2 灌區(qū)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的研究2.2.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)的建立原則及分類2.2.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化處理2.2.3 灌區(qū)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系研究存在的問題2.2.4 灌區(qū)評(píng)價(jià)指標(biāo)的選取方法2.3 灌區(qū)綜合評(píng)價(jià)方法的研究2.3.1 灌區(qū)評(píng)價(jià)方法概述2.3.2 灌區(qū)評(píng)價(jià)方法存在的問題2.4 灌區(qū)綜合評(píng)價(jià)的研究動(dòng)態(tài)第三章 灌區(qū)評(píng)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(jiǎn)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(píng)判模型在灌區(qū)運(yùn)行狀況評(píng)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(píng)判模型4.2.1 模糊綜合評(píng)判的概念4.2.2 模糊綜合評(píng)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(jiǎn)介4.3.2 東港灌區(qū)模糊綜合評(píng)價(jià)模型第五章 改進(jìn)的物元可拓評(píng)價(jià)模型在灌區(qū)運(yùn)行狀況評(píng)價(jià)中的應(yīng)用5.1 物元可拓評(píng)價(jià)模型簡(jiǎn)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(duì)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(píng)價(jià)模型5.2.1 傳統(tǒng)物元可拓評(píng)價(jià)模型的局限性5.2.2 改進(jìn)的物元可拓評(píng)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(píng)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(jí)的關(guān)聯(lián)度5.3.4 計(jì)算東港灌區(qū)關(guān)于等級(jí)j的關(guān)聯(lián)度5.3.5 計(jì)算結(jié)果及等級(jí)評(píng)定第六章 基于集對(duì)分析的灌區(qū)可持續(xù)發(fā)展評(píng)價(jià)研究6.1 集對(duì)分析簡(jiǎn)介6.1.1 集對(duì)分析的基本思想6.1.2 集對(duì)分析的特點(diǎn)6.2 基于集對(duì)分析的灌區(qū)評(píng)價(jià)模型6.2.1 工程管理狀況、社會(huì)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(huì)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(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)6.3.2 灌區(qū)可持續(xù)發(fā)展水平評(píng)價(jià)第七章 灌溉用水量預(yù)測(cè)的意義7.1 灌溉用水量預(yù)測(cè)的意義7.2 灌溉用水量預(yù)測(cè)技術(shù)國內(nèi)外研究現(xiàn)狀7.2.1 灌溉用水量預(yù)測(cè)研究進(jìn)展7.2.2 灌溉用水量預(yù)測(cè)技術(shù)分類7.2.3 灌溉用水量預(yù)測(cè)方法研究現(xiàn)狀第八章 時(shí)間序列預(yù)測(cè)法在灌溉用水量預(yù)測(cè)中的應(yīng)用8.1 時(shí)間序列預(yù)測(cè)法簡(jiǎn)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(cè)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(cè)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(cè)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(cè)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(cè)中的應(yīng)用9.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介及發(fā)展歷史與現(xiàn)狀9.1.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)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(cè)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(cè)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(cè)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(cè)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(cè)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(cè)結(jié)果的時(shí)序神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型11.3.2 基于預(yù)測(cè)模型的時(shí)序神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型11.4 基于預(yù)測(cè)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(cè)結(jié)果的時(shí)序神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測(cè)步驟11.4.2 基于預(yù)測(cè)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(cè)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(cè)模型的時(shí)序神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測(cè)步驟11.5.2 基于預(yù)測(cè)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(cè)中的應(yīng)用12.1 灰色系統(tǒng)簡(jiǎn)介12.1.1 灰色模型（GM）的建模機(jī)理12.1.2 灰色預(yù)測(cè)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(shí)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(cè)中的應(yīng)用13.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和灰色預(yù)測(cè)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(cè)模型的步驟13.3.2 sGNN預(yù)測(cè)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(cè)模型的步驟13.4.2 IGNN預(yù)測(cè)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(cè)模型的步驟13.5.2 PGNN預(yù)測(cè)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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