黃河寧蒙河段冰凌成因及預報方法研究

《黃河寧蒙河段冰凌成因及預報方法研究》是2014年中國水利水電出版社出版的圖書，作者是王富強、 韓宇平。

基本介紹

• 書名：黃河寧蒙河段冰凌成因及預報方法研究
• 作者：王富強、 韓宇平
• ISBN：9787517024804 
• 出版社：中國水利水電出版社
• 出版時間：2014年07月01日

內容簡介

本書在繼承和發展已有研究成果的基礎上，綜合運用水文學及水資源、水文氣象學、水力學及河流動力學、系統工程、機率論、計算數學等相關專業知識，對黃河寧蒙河段冰凌進行了較系統的研究，主要內容包括冰凌觀測與監測方法、冰凌生消演變過程及其影響因素、寧蒙河段凌情特徵分析、寧蒙河段凌汛成因分析、傳統的冰情預報方法、基於粒子群算法最佳化的支持向量回歸凌情預報模型、基於改進神經網路的凌情預報模型、凌情預報模型的GUI實現，以及黃河防凌減災措施等。本書特色在於對黃河寧蒙河段冰凌的觀測、成因、預報和防凌措施的系統化、實用化和理論聯繫實際方面做出了有益的嘗試。

目錄

前言

第1章　緒論

1.1　概述

1.1.1　黃河流域概況

1.1.2　黃河冰凌洪水

1.1.3　黃河寧蒙河段冰情

1.2　國內外相關研究進展

1.2.1　國外冰凌研究進展

1.2.2　國內冰凌研究進展

1.3　本書內容結構安排

第2章　冰凌觀測

2.1　觀測站網

2.2　觀測項目及觀測工具

2.2.1　觀測項目

2.2.2　觀測工具

2.3　專項冰凌觀測

2.3.1　冰塞觀測

2.3.2　水內冰觀測研究

2.4　關於冰凌的幾個概念

2.4.1　流凌與流凌日期

2.4.2　封河與封河日期

2.4.3　開河與開河日期

2.4.4　冰蓋

2.4.5　冰塞與冰壩

第3章　冰凌生消演變過程及其影響因素

3.1　冰凌的生消演變過程

3.1.1　結冰期

3.1.2　封凍期

3.1.3　解凍期

3.2　冰塞和冰壩形成機理

3.2.1　冰塞的形成及演變

3.2.2　冰壩的形成及演變

3.2.3　冰塞和冰壩的危害

3.3　影響冰情變化的因素

3.3.1　動力因素

3.3.2　熱力因素

3.3.3　河道條件

3.3.4　人類活動

第4章　黃河寧蒙河段凌情特徵分析

4.1　黃河寧蒙河段概況

4.1.1　區域位置

4.1.2　地質地貌特徵

4.1.3　氣候及水文特徵

4.1.4　社會經濟概況

4.1.5　主要水文站點位置說明

4.2　河道及水利工程情況

4.2.1　河道概況

4.2.2　樞紐工程

4.2.3　引水工程

4.2.4　堤防工程

4.3　黃河寧蒙河段凌情特徵分析

4.3.1　歷史凌災統計

4.3.2　歷史凌情特徵分析

4.3.3　近10年寧蒙河段凌情特徵變化

第5章　基於小波變換的寧蒙河段凌情多時間尺度分析

5.1　概述

5.2　小波分析方法及其在水文學上的套用

5.2.1　小波分析方法

5.2.2　小波分析在水文學上的套用

5.3　基於小波變換的寧蒙段冰情多時間尺度分析

5.3.1　寧蒙河段凌汛三期變化特徵

5.3.2　寧蒙河段凌汛期氣溫變化特徵

5.3.3　寧蒙段冰期徑流量變化特徵

5.4　本章小結

第6章　黃河寧蒙河段凌汛成因分析

6.1　黃河寧蒙河段凌汛成因

6.1.1　河道因素

6.1.2　水文條件

6.1.3　氣象條件

6.2　水庫運用對凌情的影響

6.2.1　水庫運用前後寧蒙河段冰凌災害對比分析

6.2.2　劉家峽、龍羊峽水庫運用對寧蒙段冰情的影響

6.2.3　萬家寨水庫運用對寧蒙河段冰情的影響

6.3　冰情預報因子篩選方法

6.3.1　單相關係數法

6.3.2　預報因子選擇

第7章　傳統冰情預報方法

7.1　概述

7.2　指標法

7.2.1　流凌條件

7.2.2　封河條件

7.2.3　開河日期預報

7.2.4　開河凌峰流量預報

7.3　經驗相關法

7.3.1　流凌日期預報

7.3.2　封河日期預報

7.3.3　開河日期預報

7.3.4　開河最高水位預報

7.3.5　最大流量預報

7.3.6　經驗相關法評價

7.4　多元線性回歸冰凌預報方法

7.4.1　相關分析方法及相關係數計算

7.4.2　回歸分析的概念及分類

7.4.3　一元線性回歸分析方法

7.4.4　多元線性回歸分析方法

7.4.5　逐步回歸分析方法

7.4.6　非線性回歸分析方法

7.4.7　回歸係數的確定和檢驗方法

7.4.8　多元線性回歸冰凌預報模型套用

第8章　基於粒子群算法最佳化的支持向量回歸凌情預報模型

8.1　支持向量機概述

8.1.1　支持向量機基本原理

8.1.2　統計學習理論

8.2　SVM與核函式的選擇

8.2.1　SVM的選擇

8.2.2　核函式的選擇

8.2.3　SVR的主要參數

8.2.4　SVM算法實現

8.3　基於粒子群算法最佳化的支持向量回歸預報模型

8.3.1　粒子群算法

8.3.2　適應度函式設計

8.3.3　PSO—SVR凌情預報模型的構建

8.4　模型套用

8.4.1　封河日期預報

8.4.2　開河日期預報

8.4.3　模型效果評價

第9章　基於改進神經網路的凌情預報模型

9.1　人工神經網路模型概述

9.1.1　基本原理

9.1.2　BP神經網路

9.1.3　BP神經網路模型的局限性

9.1.4　幾種常見的BP模型改進方法

9.2　粒子群最佳化算法改進的神經網路冰凌預報模型

9.2.1　粒子群最佳化算法

9.2.2　最佳化神經網路的PSO算法設計

9.2.3　PSO—BP冰凌預報模型的建立

9.3　協同遺傳算法最佳化神經網路

9.3.1　協同進化遺傳算法

9.3.2　基於協同進化遺傳算法的神經網路設計

9.3.3　CCGA—BP模型的建立

9.4　模型套用

9.4.1　流凌日期預報

9.4.2　封河日期預報

9.4.3　開河日期預報

9.5　本章小結

第10章　基於人工魚群算法的神經網路冰情預報模型

10.1　概述

10.2　模型構建及求解

10.2.1　人工魚群算法模型的構建

10.2.2　人工魚群神經網路模型的求解

10.3　實例套用

10.3.1　選擇預報因子

10.3.2　三湖河口站封河歷時預報

10.4　模型效果評價

10.5　本章小結

第11章　冰凌預報模型的MatIab GUI實現

11.1　Matlab GUI概述

11.2　GUI界面設計

11.2.1　控制項設計

11.2.2　控制項屬性設定

11.2.3　回調函式

11.2.4　選單設計

11.2.5　設計成果

第12章　黃河凌汛災害及防凌減災措施

12.1　黃河凌汛災害

12.1.1　歷史上黃河的凌汛決溢災害

12.1.2　新中國成立後四次較大的凌汛災害

12.2　黃河凌災防禦措施

12.2.1　工程措施

12.2.2　非工程措施

參考文獻

附錄1　防凌辭典
附錄2　近10年黃河寧蒙河段凌汛情況