目 录
序一
序二
前言
第一部分 理 论 篇
第一章 河川枯季径流实时预测
1.1预测的理论依据
1.2退水曲线法
1.3前后期径流量相关法
1.4回归分析法
1.4.1一元线性回归分析法
1.4.2多元线性回归分析法
1.4.3逐步回归分析法
1.5数理统计法
1.5.1自回归模型AR（p）
1.5.2滑动平均模型MA（q）
1.5.3自相关－滑动平均模型ARMA（p q）
1.5.4非稳定性分析
1.5.5随机模型的应用分析
1.6模糊数学法
1.6.1模糊模式识别法
1.6.2模糊聚类分析法
1.6.3模糊综合评判法
1.7灰色系统法
1.8人工神经网络模型
1.8.1基本概念
1.8.2BP神经网络
1.8.3神经网络BP算法
1.9遗传算法
1.9.1基本概念
1.9.2简单遗传算法（SGA）
1.9.3Schemata定理
1.9.4选择方法
1.9.5交配和突变
1.96编码与译码
1.9.7收敛判据
1.9.8高级遗传算法（RGA）
第二章 枯季地下水资源实时预测
2.1方法概述
2.1.1数学模型法
2.12物理模型法
2.2解析法
2.2.1裘布依（Dupuit）公式
2.2.2泰斯（Theis）公式
2.2.3纽曼（NeUman）公式
2.3数值法
2.3.1有限差分法
2.3.2有限单元法
2.4水均衡法
2.4.1枯季地下水均衡方程
2.4.2各均衡要素的确定
第三章 枯季需水量实时预测
3.1时间序列预测模型
3.1.1线性预测模型
3.1.2曲线预测模型
3.1.3指数平滑预测模型
3.2随机预测方法
3.3灰色预测方法
3.3.1灰色枯季需水量关联分析模型
3.3.2灰色枯季需水量动态预测模型
第四章 枯季水资源供需前景分析
4.1水量供需平衡法
4.2模糊划分理论与模型
第二部分 实 践 篇
第五章 试点区概况
5.1自然地理概况
5.1.1地形地貌特征
5.1.2气候与降水条件
5.1.3河流水系
5.2社会经济概况
5.3水资源开发利用现状
第六章 试点区枯季地表水资源实时预测
6.1枯季降水量分析
6.1.1降水量分布特征
6.1.2不同频率的降水量
6.2枯季径流预测
6.2.1相关图法
6.2.2回归分析模型
6.2.3人工神经网络模型
6.2.4基于遗传算法的预测模型
6.3枯季径流实时预测与校正
6.4白洋淀淀水位实时预测与分析
6.4.1预测方法
6.4.2水位预测方案的评定与检验
6.4.3淀水位实时预测
第七章 试点区枯季地下水资源实时预测
7.1区域水文地质条件
7.1.1地下水形成条件
7.1.2含水层分布及其主要特征
7.1.3地下水埋藏条件及动态特征
7.1.4地下水水化学特征
7.2地下水数学模拟模型的建立
7.2.1水文地质条件概化
7.2.2水文地质参数分区
7.2.3数学模拟模型及计算方法
7.2.4模型的识别与验证
7.3基于数学模拟模型的枯季地下水资源预测
7.3.1第一类边界节点的水位预测方法
7.3.2第二类边界的侧向补排量处理
7.3.3预测期内降水量的处理
7.3.4设定地下水位 预测可开采量
7.3.5设定开采量 预测地下水位
7.4基于水量均衡法的枯季地下水可开采量预测
第八章 试点区枯季水资源供需前景分析
8.1枯季可供水量预测
8.1.1地表水可供水量
8.1.2地下水可开采量
8.1.3总可供水量
8.2枯季需水量预测
8.2.1农业需水量
8.2.2工业需水量
8.2.3城镇生活需水量
8.2.4生态环境需水量
8.2.5总需水量
8.3枯季水资源供需前景分析
参考文献
后记
· · · · · · (收起)