| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 水质水量模型研究进展 | 第9-11页 |
| 1.1.1 地下水渗流模型研究现状 | 第9-10页 |
| 1.1.2 河流水质模型研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2 水文参数估计方法 | 第11-13页 |
| 1.2.1 地下水含水层参数估计 | 第11-12页 |
| 1.2.2 河流水质参数估计 | 第12-13页 |
| 1.3 本文研究的主要内容和方法 | 第13-15页 |
| 1.3.1 研究方法 | 第13-14页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第14-15页 |
| 第二章 智能优化算法 | 第15-30页 |
| 2.1 粒子群优化算法 | 第15-19页 |
| 2.1.1 PSO算法的数学描述 | 第15-16页 |
| 2.1.2 PSO算法参数设置 | 第16-17页 |
| 2.1.3 PSO算法步骤和流程 | 第17-18页 |
| 2.1.4 PSO算法的研究现状及展望 | 第18-19页 |
| 2.2 单纯形算法 | 第19-24页 |
| 2.2.1 SM算法的数学描述 | 第20-22页 |
| 2.2.2 SM算法步骤和流程 | 第22-23页 |
| 2.2.3 SM算法研究现状及展望 | 第23-24页 |
| 2.3 单纯形-粒子群混合算法 | 第24-28页 |
| 2.3.1 SM-PSO算法的提出 | 第24-25页 |
| 2.3.2 SM-PSO算法控制条件 | 第25-26页 |
| 2.3.3 SM-PSO算法运行步骤及流程 | 第26-27页 |
| 2.3.4 SM-PSO优化算法收敛性分析 | 第27-28页 |
| 2.3.5 SM-PSO优化算法展望 | 第28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-30页 |
| 第三章 利用SM-PSO算法估计地下水渗流模型参数 | 第30-40页 |
| 3.1 越流含水层概念 | 第30页 |
| 3.2 第一越流系统数学模型及解析解 | 第30-33页 |
| 3.2.1 模型假设 | 第30页 |
| 3.2.2 数学模型及解析解 | 第30-33页 |
| 3.3 利用SM-PSO算法估计越流含水层参数 | 第33-34页 |
| 3.3.1 越流模型优化目标函数的建立 | 第33-34页 |
| 3.3.2 抽水试验数据 | 第34页 |
| 3.3.3 算法参数选取 | 第34页 |
| 3.4 实验结果分析 | 第34-36页 |
| 3.5 SM-PSO算法收敛性分析 | 第36-38页 |
| 3.6 导水系数和储水系数的灵敏度分析 | 第38页 |
| 3.7 本章小结 | 第38-40页 |
| 第四章 利用SM-PSO算法估计河流水质模型参数 | 第40-51页 |
| 4.1 河流水质模型的解析解 | 第40-44页 |
| 4.2 利用SM-PSO算法估计二维河流水质参数 | 第44-45页 |
| 4.2.1 二维模型优化目标函数建立 | 第44-45页 |
| 4.2.2 二维河流水团示踪算例 | 第45页 |
| 4.3 实验结果分析 | 第45-46页 |
| 4.4 SM-PSO算法参数优化 | 第46-49页 |
| 4.5 PSO算法与SM-PSO算法比较 | 第49-50页 |
| 4.6 本章小结 | 第50-51页 |
| 结论与展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 攻读硕士期间取得的研究成果 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |