1. 本选题研究的目的及意义

水位和水量是长江水文循环的重要指标，对防洪抗旱、水资源管理、航运安全等方面具有重要意义。

长江湖北段作为长江中游的重要河段，其水文情势复杂多变，准确预测水位水量变化，对于保障该区域经济社会的可持续发展至关重要。

本选题旨在利用bp神经网络技术，构建长江湖北段水位水量预测模型，为水资源管理、防汛抗旱等提供科学依据和决策支持。

2. 本选题国内外研究状况综述

水位和水量的预测是水文学研究的重要内容，国内外学者对此进行了大量的研究，并取得了丰富的成果。

1. 国内研究现状

国内学者在水位预测方面做了大量研究，并取得了显著成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究将以长江湖北段为研究对象，收集整理相关水文数据，分析该河段水文特征，并利用bp神经网络构建水位水量预测模型。

主要研究内容包括：

1. 主要内容

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用定量分析与定性分析相结合、理论研究与实证研究相结合的方法。

首先，通过文献调研，了解国内外水位水量预测的研究现状，掌握bp神经网络的基本原理和应用方法。

其次，收集长江湖北段相关水文数据，并对数据进行预处理，建立水文数据库。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：1.将bp神经网络应用于长江湖北段水位水量预测，构建了基于bp神经网络的预测模型，为长江湖北段水文预报提供了一种新的方法。

2.综合考虑了多种水文因素的影响，例如降雨量、气温、蒸发量等，提高了模型的预测精度。

3.对模型进行了优化，例如采用改进的bp神经网络算法、优化模型参数等，进一步提高了模型的预测性能。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 谢正峰, 许全军, 程磊, 等. 基于ceemdan-vmd-bilstm-attention组合模型的径流预测[j]. 水力发电学报, 2021, 40(10): 30-42.

[2] 刘家宏, 程磊, 王鹏, 等. 基于eemd-pso-svm模型的洪水概率预报方法[j]. 水科学进展, 2020, 31(6): 877-886.

[3] 阮成卿, 谢春玲. 基于改进麻雀算法优化lstm的月径流预测[j]. 水资源与水工程学报, 2022, 33(2): 123-131.