不確定性分析方法在水文站網(wǎng)優(yōu)化中的研究與應用

序
前言
第1章 基于Copula熵的兩階段多目標水文站網(wǎng)優(yōu)化模型
1.1 引言
1.2 基于Copula嫡的信息量化指標
1.3 基于Copula嫡的站網(wǎng)優(yōu)化模型的構建
1.4 基于Copula嫡兩階段多目標水文站網(wǎng)優(yōu)化實例分析
1.5 本章小結
第2章 基于多維Copula的水文站對模擬研究
2.1 引言
2.2 基于Copula函數(shù)的多變量相關性分析理論
2.3 渭河水系水文站點相關性實例分析
2.4 本章小結
第3章 基于克里金-Copula熵結合的站網(wǎng)評價模型
3.1 引言
3.2 克里金法的基礎理論
3.3 克里金-Copula熵結合的站網(wǎng)優(yōu)化模型
3.4 基于克里金-Copula墑的站網(wǎng)優(yōu)化實例分析
3.5 本章小結
第4章 面向水文站網(wǎng)優(yōu)化的小樣本水文信息熵的不確定分析
4.1 引言
4.2 信息熵理論
4.3 基于小樣本水文信息嫡的不確定分析
4.4 本章小結
第5章 基于信息熵的多目標水文站網(wǎng)優(yōu)化準則的應用與評價
5.1 引言
5.2 基于信息熵的水文站網(wǎng)優(yōu)化方法
5.3 基于信息熵的多目標站網(wǎng)優(yōu)化實例分析
5.4 本章小結
第6章 基于信息熵理論的水文站網(wǎng)動態(tài)優(yōu)化評價方法
6.1 引言
6.2 基于信息嫡的動態(tài)優(yōu)化模型構建
6.3 水文站網(wǎng)動態(tài)優(yōu)化模型實例分析
6.4 本章小結
第7章 最優(yōu)矩約束極大熵（OM-POME）水文分布推斷研究
7.1 引言
7.2 單變量和多變量統(tǒng)計推斷理論
7.3 最優(yōu)矩約束極大嫡（OM-POME）水文分布推斷研究
7.4 本章小結
第8章 非平穩(wěn)性條件下基于Archimedean Copula的年極端降水量及降水強度頻率分析
8.1 引言
8.2 研究區(qū)域和數(shù)據(jù)
8.3 多變量頻率分析方法
8.4 結果及討論
8.5 本章小結
第9章 信息傳遞模型與數(shù)據(jù)傳遞模型在水文站網(wǎng)設計中的應用分析
9.1 引言
9.2 站網(wǎng)優(yōu)化基礎信息量化指標
9.3 信息傳遞模型與數(shù)據(jù)傳遞模型實例分析
9.4 本章小結
參考文獻